熊貓DENSE RANK

Question

我負責的熊貓數據框中，有一個框架是這樣的：

Year Value 
2012 10 
2013 20 
2013 25 
2014 30 

我想OVER（ORDER BY年）功能進行equialent到DENSE_RANK（）。做一個這樣的額外的列：

Year Value Rank 
    2012 10 1 
    2013 20 2 
    2013 25 2 
    2014 30 3 

它是如何做到熊貓？

謝謝！

Answer 1

使用pd.Series.rank與method='dense'

df['Rank'] = df.Year.rank(method='dense').astype(int) 

df 

Answer 2

您可以將年份轉換爲分類，然後獲取他們的代碼（因爲它們是零索引，並且您希望初始值以您的示例中的一個爲開頭）添加一個代碼。

df['Rank'] = df.Year.astype('category').cat.codes + 1 

>>> df 
    Year Value Rank 
0 2012  10  1 
1 2013  20  2 
2 2013  25  2 
3 2014  30  3 

Answer 3

最快的解決方法是factorize：

df['Rank'] = pd.factorize(df.Year)[0] + 1 

時序：

#len(df)=40k 
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True) 

In [13]: %timeit df['Rank'] = df.Year.rank(method='dense').astype(int) 
1000 loops, best of 3: 1.55 ms per loop 

In [14]: %timeit df['Rank1'] = df.Year.astype('category').cat.codes + 1 
1000 loops, best of 3: 1.22 ms per loop 

In [15]: %timeit df['Rank2'] = pd.factorize(df.Year)[0] + 1 
1000 loops, best of 3: 737 µs per loop