python - 如何在 Python 中基于其他列创建排名列

Question

我有一个如下所示的 python 数据框：

此数据帧已按“transaction_count”降序排序。我想在该数据框中创建另一个名为“rank”的列，其中包含 cust_ID 的出现次数。我的期望输出如下所示：

对于 cust_ID = 1234 且 transaction_count = 4，排名将为 1，对于下一次出现的 cust_ID = 1234，排名将为 2，依此类推。

我尝试了以下方法：

df['rank'] = df["cust_ID"].value_counts()
df.head(10)

但是排名列被创建为所有 NaN 值

任何有关如何解决此问题的建议将不胜感激！

标签： pythonpython-3.xpandas

Answer 1

你可以做：

df['rank'] = df.groupby('cust_ID')['transaction_count'].rank(ascending=False)

输出：

    cust_ID     associate_ID    transaction_count   rank
0   1234           608          4                   1.0
1   1234           785          1                   2.0
2   4789           345          2                   1.0
3   3456           268          5                   1.0
4   3456           725          3                   2.0
5   3456           795          1                   3.0

请注意，这不仅给出了计数，还给出了基于transaction_count值的交易排名。