我是 Python 和 Pandas 库的新手，如果这是一个微不足道的问题，我深表歉意。我试图在 N 天的滚动窗口上对时间序列进行排名。我知道有一个排名函数，但这个函数对整个时间序列的数据进行排名。我似乎无法找到滚动排名函数。
这是我正在尝试做的一个例子:
A
01-01-2013 100
02-01-2013 85
03-01-2013 110
04-01-2013 60
05-01-2013 20
06-01-2013 40
如果我想在 3 天的滚动窗口内对数据进行排名，答案应该是:
Ranked_A
01-01-2013 NaN
02-01-2013 Nan
03-01-2013 1
04-01-2013 3
05-01-2013 3
06-01-2013 2
Python 中是否有内置函数可以执行此操作？有什么建议吗？
非常感谢。
最佳答案
如果您想使用 Pandas built-in rank method (使用一些额外的语义，例如升序选项)，您可以为其创建一个简单的函数包装器
def rank(array):
s = pd.Series(array)
return s.rank(ascending=False)[len(s)-1]
然后可以将其用作自定义滚动窗口函数。
pd.rolling_apply(df['A'], 3, rank)
哪个输出
Date
01-01-2013 NaN
02-01-2013 NaN
03-01-2013 1
04-01-2013 3
05-01-2013 3
06-01-2013 2
(我假设
df 数据结构来自 Rutger 的回答)
关于pandas - 在 pandas DataFrame 的滚动窗口上对数据进行排名，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14440187/