python - Pandas 按年分组，按销售列排名，在具有重复数据的数据框中

Question

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

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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..

Answer 1

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

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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

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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)