Python中怎么實現組內排名

今天就跟大家聊聊有關Python中怎么實現組內排名，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

1. 求組內的最大/最小/平均值

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\組內排序.xlsx")
df

# 賦值
sale = df.groupby(["品類"])["銷售額"]

# 求出不同品類的最大銷售額
sale_max = sale.max()
sale_max

# 求出不同品類的最小銷售額
sale_min = sale.min()
sale_min

# 求出不同品類的平均銷售額
sale_mean = sale.mean()
sale_mean

2. 新增一個字段實現累計求和

import pandas as pd
df1 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\組內排序.xlsx")
df1

# 添加一個新字段，對銷售額進行累計求和
df1["累計銷售額"] = df1["銷售額"].cumsum()
df1

3. 新增一個字段并實現組內累計求和

import pandas as pd
df2 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\組內排序.xlsx")
df2

df2["依據品類累計求和"] = df2.groupby(["品類"])["銷售額"].cumsum()
df2

4. 新增一列對銷售額進行排名，單不改變其順序（不排序）

import pandas as pd
df3 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\組內排序.xlsx",sheet_name = 1)
df3

df3["按銷售額排升序"] = df3["銷售額"].rank()
df3

其它各種排名規則

df3["銷售額_mean"] = df["銷售額"].rank(method = "average")
df3

df3["銷售額_max"] = df["銷售額"].rank(method = "max")
df3

df3["銷售額_min"] = df3["銷售額"].rank(method = "min")
df3

df3["銷售額_first"] = df3["銷售額"].rank(method = "first")
df3

5. 依據品類對銷售額進行實現組內排名

import pandas as pd
df4 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\組內排序.xlsx",sheet_name = 1)
df4

# 根據不同品類對銷售額進行排名
df4["品類_排名"] = df4.groupby(["品類"])["銷售額"].rank()
df4

注：

1. method  : {‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’}, default ‘average’ 主要用來當排序時存在相同值參數設置；

2. na_option : {‘keep’, ‘top’, ‘bottom’}, default ‘keep’  當排序數據中存在空值時，默認值設置為keep

看完上述內容，你們對Python中怎么實現組內排名有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。