在Pandas数据框中的子组中对行进行排名的更快方法
我有一个由不同子组组成的熊猫数据框。
df = pd.DataFrame({
'id':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'group':['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'],
'value':[.01, .4, .2, .3, .11, .21, .4, .01]
})
我想在其组中找到每个ID的排名，值越低越好。在上面的示例中，在组A中，Id 1的排名为1，Id 2的排名为4。在组B中，Id 5的排名为2，在ID
8中的排名为1，因此上。
现在，我通过以下方式评估排名：
- 按值排序。
df.sort('value', ascending = True, inplace=True)
- 创建一个等级函数（假定变量已经排序）
def ranker(df): df['rank'] = np.arange(len(df)) + 1 return df
- 将排名函数分别应用于每个组：
df = df.groupby(['group']).apply(ranker)
此过程有效，但是当我对数百万行的数据运行时，它确实很慢。是否有人对如何实现更快的排名功能有任何想法。
问题答案：
等级被cythonized，所以应该非常快。你也可以通过相同的选项，df.rank()
这里是文档的rank。如您所见，可以通过method参数以五种不同的方式之一来完成抢七局。
您也可能只需要.cumcount()该组的。
In [12]: df.groupby('group')['value'].rank(ascending=False)
Out[12]:
0 4
1 1
2 3
3 2
4 3
5 2
6 1
7 4
dtype: float64
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