python - 如何为具有多个数字列的给定 pandas 数据框创建排名表？

Question

我想创建一个基于多列熊猫数据框的排名表，其中包含多个数字列。

让我们以下面的 df 为例：

姓名	销售量	体积	评论
一个	1000	100	100
乙	2000	200	50
C	5400	500	10

我想创建一个新表ranked_df，它按降序排列每列中的值，同时保持基本相同的格式：

姓名	销售排名	音量等级	评论排名
一个	3	3	1
乙	2	2	2
C	1	1	3

现在，我可以通过遍历列来迭代地做到这一点，即

df = pd.DataFrame{
"Name":['A', 'B', 'C'], 
"Sales":[1000, 2000, 5400], 
"Volume":[100, 200, 500], 
"Reviews":[1000, 2000, 5400]
}

# make a copy of the original df
ranked_df = df.copy()

# define our interested columns
interest_cols = ['Sales', 'Volume', 'Reviews']
for col in interest_cols:
    ranked_df[f"{col}_rank"] = df[col].rank()

# drop the cols not needed 
...

但我的问题是：有没有更优雅或 Python 的方式来做到这一点？也许申请数据框？或者通过将其扔给 numpy 进行一些矢量化操作？

谢谢你。

标签： pythonpandasdataframerank

Answer 1

您可以使用转换/应用来点击每一列

df.set_index('Name').transform(pd.Series.rank, ascending = False)

      Sales  Volume  Reviews
Name
A       3.0     3.0      1.0
B       2.0     2.0      2.0
C       1.0     1.0      3.0