我想按年份创建排名(因此在 2012 年，经理 B 是 1。在 2011 年，经理 B 又是 1)。我在 pandas rank 函数上挣扎了一段时间，不想求助于 for 循环。
s = pd.DataFrame([['2012','A',3],['2012','B',8],['2011','A',20],['2011','B',30]], columns=['Year','Manager','Return'])
Out[1]:
Year Manager Return
0 2012 A 3
1 2012 B 8
2 2011 A 20
3 2011 B 30
我遇到的问题是附加代码(之前认为这不相关):
s = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]], columns=['Year', 'Manager', 'Return'])
b = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]], columns=['Year', 'Manager', 'Return'])
s = s.append(b)
s['Rank'] = s.groupby(['Year'])['Return'].rank(ascending=False)
raise Exception('Reindexing only valid with uniquely valued Index '
Exception: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
有什么想法吗？
这是我正在使用的真实数据结构。
重新索引时遇到问题..
最佳答案
听起来您想按Year 分组，然后按降序排列Returns。
import pandas as pd
s = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]],
columns=['Year', 'Manager', 'Return'])
s['Rank'] = s.groupby(['Year'])['Return'].rank(ascending=False)
print(s)
产量
Year Manager Return Rank
0 2012 A 3 2
1 2012 B 8 1
2 2011 A 20 2
3 2011 B 30 1
解决 OP 修改后的问题:错误信息
ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
尝试对索引中具有重复值的 DataFrame groupby/rank 时发生。您可以通过构造 s 以在附加后具有唯一索引值来避免此问题:
s = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]], columns=['Year', 'Manager', 'Return'])
b = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]], columns=['Year', 'Manager', 'Return'])
s = s.append(b, ignore_index=True)
产量
Year Manager Return
0 2012 A 3
1 2012 B 8
2 2011 A 20
3 2011 B 30
4 2012 A 3
5 2012 B 8
6 2011 A 20
7 2011 B 30
如果您已经使用
附加了新行s = s.append(b)
然后使用reset_index创建唯一索引:
s = s.reset_index(drop=True)
关于python - Pandas 按年分组，按销售列排名，在具有重复数据的数据框中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17604665/