Скользящий рейтинг по группам
Я пытаюсь получить скользящий рейтинг на основе группы. Это мои демо-данные, ожидаемый столбец «Постоянный двухлетний рейтинг».
Это работает так: я собираюсь сгруппировать по каждому «ID» и вычислить ранг на основе его собственного исторического «значения».
df = pd.DataFrame({
'Year': [2000,2000,2000,2001,2001,2001,2002,2002,2002,2003,2003,2003],
'ID': ['A','B','C','A','B','C','A','B','C','A','B','C'],
'Value': [5,1,2,3,4,3,2,7,1,1,13,23],
'Rolling 2Y Rank': [np.nan,np.nan,np.nan, 2,1,1,2,1,2,2,1,1]})
Год
ИДЕНТИФИКАТОР
Ценить
Переходящий 2-й ранг
2000 г.
А
5
Нэн
2000 г.
Б
1
Нэн
2000 г.
С
2
Нэн
2001 г.
А
3
2
2001 г.
Б
4
1
2001 г.
С
3
1
2002 г.
А
2
2
2002 г.
Б
7
1
2002 г.
С
1
2
2003 г.
А
1
2
2003 г.
Б
13
1
2003 г.
С
23
1
Например, для «ID»="A":
- В первом случае ("Год"=="2020") нет только одних данных, поэтому их не с чем сравнивать, поэтому это NA.
- Во втором случае мы сравниваем 3 с 5 (скользящее двухлетнее окно), поэтому получаем ранг 2 (потому что 5 больше, чем 3).
- В третьем случае мы сравниваем 2 с 3, чтобы получить ранг 2 и так далее и тому подобное.
df[df['ID']=='A']
Я пробовал и не получилось:
df.groupby('ID')['Value'].rolling(2).rank()
@PrathikKini Желаемый результат: Rolling 2Y Rank. Я добавил таблицу.
—
22.08.2024 20:23
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.
2
2
59
2
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 2
Ответ принят как подходящий
Вам нужен обратный (нисходящий) ранг, поэтому передайте его функции ранга . Затем вы можете сделать merge, чтобы вернуть исходный фрейм данных:
df = df.merge(
df.groupby('ID').rolling(2, on='Year')['Value'].rank(ascending=False),
on=['ID','Year'],
)
Выход:
Year ID Value_x Value_y
0 2000 A 5 NaN
1 2000 B 1 NaN
2 2000 C 2 NaN
3 2001 A 3 2.0
4 2001 B 4 1.0
5 2001 C 3 1.0
6 2002 A 2 2.0
7 2002 B 7 1.0
8 2002 C 1 2.0
9 2003 A 1 2.0
10 2003 B 13 1.0
11 2003 C 23 1.0
Вот способ использования .rolling().agg()
df.groupby('ID')['Value'].rolling(2).agg(lambda x: x.rank(method = 'dense',ascending=False).iloc[-1]).droplevel(0).sort_index()
Выход:
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 2.0
4 1.0
5 1.0
6 2.0
7 1.0
8 2.0
9 2.0
10 1.0
11 1.0
Другие вопросы по теме
Pandas перечисляет все уникальные значения на основе группировки
Неожиданные результаты при использовании str.contains() в Pandas
Изменение значения кадра данных на основе уникального значения строки
Выбор строк, составляющих наибольшую группу (внутри другой группы) в DataFrame pandas
Как интерполировать 0 между тремя значениями в Python?
Как сравнить два кадра данных по значениям и заголовкам столбцов в Pandas?
Как использовать apply() в DataFrame, используя пользовательскую функцию?
Создание даты начала и окончания – Python
Как в pandas правильно создать параметризованную строку SQL, включающую имена таблиц и GUID, чтобы избежать внедрения SQL?
Кадр данных Polars через запрос Django
Похожие вопросы
Используйте одно регулярное выражение для извлечения информации из двух шаблонов
Как рассчитать Z-показатели для списка значений в фрейме данных Polars
Регулярное выражение для соответствия начальной нумерации или алфавитным маркерам, например (a)
Почему dict_keys, dict_values и dict_items не подлежат подписке?
Подтверждаем, что происходит при импорте пакета？
Исключение, возникающее в Visual Studio при попытке использовать xlwings в Python для запуска базовой подпрограммы в модуле Excel VBA
Pandas перечисляет все уникальные значения на основе группировки
Ошибка распаковки gzip Python
Неожиданные результаты при использовании str.contains() в Pandas
Изменение значения кадра данных на основе уникального значения строки
Вставьте введенные данные и ожидаемый результат в формате таблицы.