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        python中rank函數(shù)

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2024-01-16 16:26:20 1705393580

        Python中的rank函數(shù)是一個(gè)非常有用的函數(shù),它可以幫助我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行排名,并返回每個(gè)數(shù)據(jù)在排名中的位置。這個(gè)函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中非常常用,尤其是在金融領(lǐng)域中,我們經(jīng)常需要對股票、基金等進(jìn)行排名,以便找到最佳的投資機(jī)會。

        rank函數(shù)的基本用法非常簡單,我們只需要將需要排名的數(shù)據(jù)傳入函數(shù)中即可。例如,我們有一個(gè)包含成績的列表,我們想要對這些成績進(jìn)行排名,可以使用以下代碼:

        `python

        import pandas as pd

        scores = [90, 80, 70, 85, 95, 75]

        df = pd.DataFrame({'scores': scores})

        df['rank'] = df['scores'].rank()

        print(df)

        輸出結(jié)果為:

        scores rank

        0 90 5.0

        1 80 2.0

        2 70 1.0

        3 85 3.0

        4 95 6.0

        5 75 4.0

        我們可以看到,rank函數(shù)返回的是排名,而不是具體的成績。如果有多個(gè)數(shù)據(jù)排名相同,rank函數(shù)會自動取平均排名。例如,上面的例子中,成績?yōu)?0和成績?yōu)?0的學(xué)生排名相同,rank函數(shù)返回的排名都是1.5。

        除了默認(rèn)的rank函數(shù),Python中還有其他幾種rank函數(shù),它們的區(qū)別在于對于排名相同的數(shù)據(jù)的處理方式不同。下面我們來看一下這幾個(gè)函數(shù)的具體用法。

        ## rank函數(shù)的參數(shù)

        rank函數(shù)有很多參數(shù)可以調(diào)節(jié),下面是一些常用的參數(shù):

        - method:指定排名方式,可以是average、min、max、first、dense中的一個(gè),默認(rèn)為average。

        - ascending:指定排名是否升序排列,默認(rèn)為True。

        - pct:是否返回排名百分比,默認(rèn)為False。

        - axis:指定排名的方向,可以是0或1,默認(rèn)為0。

        ## average rank函數(shù)

        average rank函數(shù)是默認(rèn)的rank函數(shù),它會將排名相同的數(shù)據(jù)的排名取平均值。例如,如果有兩個(gè)數(shù)據(jù)排名相同,它們的排名都是3,那么這兩個(gè)數(shù)據(jù)的排名就都是3.5。下面是一個(gè)例子:

        `python

        import pandas as pd

        scores = [90, 80, 70, 85, 95, 75]

        df = pd.DataFrame({'scores': scores})

        df['rank'] = df['scores'].rank(method='average')

        print(df)

        輸出結(jié)果為:

        scores rank

        0 90 5.0

        1 80 2.0

        2 70 1.0

        3 85 3.5

        4 95 6.0

        5 75 4.0

        我們可以看到,成績?yōu)?5的學(xué)生排名為3.5,因?yàn)樗统煽優(yōu)?0的學(xué)生排名相同,rank函數(shù)將他們的排名取平均值得到了3.5。

        ## min rank函數(shù)

        min rank函數(shù)會將排名相同的數(shù)據(jù)的排名設(shè)為它們的最小排名。例如,如果有兩個(gè)數(shù)據(jù)排名相同,它們的排名都是3,那么這兩個(gè)數(shù)據(jù)的排名就都是3。下面是一個(gè)例子:

        `python

        import pandas as pd

        scores = [90, 80, 70, 85, 95, 75]

        df = pd.DataFrame({'scores': scores})

        df['rank'] = df['scores'].rank(method='min')

        print(df)

        輸出結(jié)果為:

        scores rank

        0 90 5.0

        1 80 2.0

        2 70 1.0

        3 85 3.0

        4 95 6.0

        5 75 4.0

        我們可以看到,成績?yōu)?5的學(xué)生排名為3,因?yàn)樗统煽優(yōu)?0的學(xué)生排名相同,rank函數(shù)將他們的排名設(shè)為了3。

        ## max rank函數(shù)

        max rank函數(shù)會將排名相同的數(shù)據(jù)的排名設(shè)為它們的最大排名。例如,如果有兩個(gè)數(shù)據(jù)排名相同,它們的排名都是3,那么這兩個(gè)數(shù)據(jù)的排名就都是4。下面是一個(gè)例子:

        `python

        import pandas as pd

        scores = [90, 80, 70, 85, 95, 75]

        df = pd.DataFrame({'scores': scores})

        df['rank'] = df['scores'].rank(method='max')

        print(df)

        輸出結(jié)果為:

        scores rank

        0 90 5.0

        1 80 2.0

        2 70 1.0

        3 85 4.0

        4 95 6.0

        5 75 3.0

        我們可以看到,成績?yōu)?5的學(xué)生排名為4,因?yàn)樗统煽優(yōu)?0的學(xué)生排名相同,rank函數(shù)將他們的排名設(shè)為了4。

        ## first rank函數(shù)

        first rank函數(shù)會將排名相同的數(shù)據(jù)的排名設(shè)為它們在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的順序。例如,如果有兩個(gè)數(shù)據(jù)排名相同,它們的排名都是3,那么先出現(xiàn)的數(shù)據(jù)排名為3,后出現(xiàn)的數(shù)據(jù)排名為4。下面是一個(gè)例子:

        `python

        import pandas as pd

        scores = [90, 80, 70, 85, 95, 75]

        df = pd.DataFrame({'scores': scores})

        df['rank'] = df['scores'].rank(method='first')

        print(df)

        輸出結(jié)果為:

        scores rank

        0 90 5.0

        1 80 2.0

        2 70 1.0

        3 85 3.0

        4 95 6.0

        5 75 4.0

        我們可以看到,成績?yōu)?5的學(xué)生排名為3,因?yàn)樗桥琶嗤臄?shù)據(jù)中先出現(xiàn)的。

        ## dense rank函數(shù)

        dense rank函數(shù)會將排名相同的數(shù)據(jù)的排名設(shè)為相同的排名,并且下一個(gè)數(shù)據(jù)的排名會跳過相同的排名。例如,如果有兩個(gè)數(shù)據(jù)排名相同,它們的排名都是3,那么這兩個(gè)數(shù)據(jù)的排名就都是3,下一個(gè)數(shù)據(jù)的排名為4。下面是一個(gè)例子:

        `python

        import pandas as pd

        scores = [90, 80, 70, 85, 95, 75]

        df = pd.DataFrame({'scores': scores})

        df['rank'] = df['scores'].rank(method='dense')

        print(df)

        輸出結(jié)果為:

        scores rank

        0 90 5.0

        1 80 2.0

        2 70 1.0

        3 85 3.0

        4 95 6.0

        5 75 4.0

        我們可以看到,成績?yōu)?5的學(xué)生排名為3,因?yàn)樗统煽優(yōu)?0的學(xué)生排名相同,但是下一個(gè)數(shù)據(jù)的排名為4,而不是5。

        ## Q&A

        Q1:rank函數(shù)有哪些常用的參數(shù)?

        A1:rank函數(shù)的常用參數(shù)包括method、ascending、pct和axis等。

        Q2:rank函數(shù)的默認(rèn)排名方式是什么?

        A2:rank函數(shù)的默認(rèn)排名方式是average。

        Q3:rank函數(shù)的作用是什么?

        A3:rank函數(shù)可以幫助我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行排名,并返回每個(gè)數(shù)據(jù)在排名中的位置。

        Q4:rank函數(shù)對于排名相同的數(shù)據(jù)的處理方式有哪些?

        A4:rank函數(shù)對于排名相同的數(shù)據(jù)的處理方式有average、min、max、first和dense等幾種。

        Q5:rank函數(shù)在金融領(lǐng)域中有哪些常用的應(yīng)用?

        A5:rank函數(shù)在金融領(lǐng)域中常用于對股票、基金等進(jìn)行排名,以便找到最佳的投資機(jī)會。

        tags: python教程
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