python - pandas groupby 并在每个组以 1 开头的组内排名

Question

我有一个数据框：

将熊猫导入为 pd

df = pd.DataFrame([[1, 'a'],
                    [1, 'a'],
                    [1, 'b'],
                    [1, 'a'],
                    [2, 'a'],
                    [2, 'b'],
                    [2, 'a'],
                    [2, 'b'],
                    [3, 'b'],
                    [3, 'a'],
                    [3, 'b'],

                   ], columns=['session', 'issue'])
df

我想在会话中对问题进行排名。我试过：

df.groupby(['session', 'issue']).size().rank(ascending=False, method='dense')

session  issue
1        a        1.0
         b        3.0
2        a        2.0
         b        2.0
3        a        3.0
         b        2.0
dtype: float64

我需要的是这样的结果：

1. 对于组 session=1，有 3 个 a 问题和 1 个 b 问题，所以对于第 1 组，排名是 a = 1 和 b = 2
2. 对于组会话 = 2，两个等级相等，因此它们的等级应该相同 = 1
3. 对于组会话 = 3，有 b 个问题和一个问题，所以排名应该是 b=1 和 a=2

无论如何，为什么每个组的排名不从 1、2、3...开始？

标签： pythonpandasgroup-bysizerank

Answer 1

( )DataFrameGroupBy.rank的第一级使用：MultiIndexsession

s = (df.groupby(['session', 'issue'])
        .size()
        .groupby(level=0)
        .rank(ascending=False, method='dense'))
print (s)
session  issue
1        a        1.0
         b        2.0
2        a        1.0
         b        1.0
3        a        2.0
         b        1.0
dtype: float64