"Ранг" столбцов DataFrame в строке

Учитывая временной ряд DataFrame, возможно ли создать новый DataFrame с теми же размерами, но значения ранжируются для каждой строки по сравнению с другими столбцами (сначала упорядочено наименьшее значение)?

Пример:

                 ABC      DEFG      HIJK       XYZ
date                                              
2018-01-14  0.110541  0.007615  0.063217  0.002543
2018-01-21  0.007012  0.042854  0.061271  0.007988
2018-01-28  0.085946  0.177466  0.046432  0.069297
2018-02-04  0.018278  0.065254  0.038972  0.027278
2018-02-11  0.071785  0.033603  0.075826  0.073270

Первая строка станет:

            ABC  DEFG  HIJK  XYZ
date                            
2018-01-14    4     2     3    1

поскольку XYZ имеет наименьшее значение в этой строке, а ABC наибольшее.

numpy.argsort выглядит так, как будто помогает мощь, однако, поскольку он выводит само местоположение, мне не удалось заставить его работать.

Большое спасибо

python pandas numpy

10.04.2019 09:20

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

133

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте двойной argsort для классифицировать для каждой строки и передайте в конструктор DataFrame:

df1 = pd.DataFrame(df.values.argsort().argsort() + 1, index=df.index, columns=df.columns)
print (df1)
            ABC  DEFG  HIJK  XYZ
date                            
2018-01-14    4     2     3    1
2018-01-21    1     3     4    2
2018-01-28    3     4     1    2
2018-02-04    1     4     3    2
2018-02-11    2     1     4    3

Или используйте DataFrame.rank с method='dense':

df1 = df.rank(axis=1, method='dense').astype(int)
print (df1)
            ABC  DEFG  HIJK  XYZ
date                            
2018-01-14    4     2     3    1
2018-01-21    1     3     4    2
2018-01-28    3     4     1    2
2018-02-04    1     4     3    2
2018-02-11    2     1     4    3

df.rank() выглядит более естественным решением для этого требования. Проголосовал +1

— 10.04.2019 09:45

10.04.2019 09:22