python - 在 pandas 数据框中使用不同类型的列进行排名，每列都有升序和降序替代方案

Question

我正在尝试找到一种方法来使用 pandas 数据框中的多个列来确定排名。这些列可以按不同的顺序贡献，即升序或降序，并且可以具有不同的类型，即 int 或 str。

我尝试将列数据放入元组中，然后使用排名方法对它们进行排名。但是，这仅提供两列的升序或降序排名。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'String':['a','a','a','a','b'],'Integer':[1,2,3,3,1]})
df['tup'] = df.apply(tuple,axis=1)
# For both columns taken into account in ascending order
df['rank'] = df['tup'].rank() 
# For both columns taken into account in descending order
df['rank'] = df['tup'].rank(ascending=False) 

我希望输出如下所示，其中字符串按升序考虑，整数按降序考虑

# Expected 
  String  Integer     tup  rank
0      a        1  (a, 1)   4.0
1      a        2  (a, 2)   3.0
2      a        3  (a, 3)   1.5
3      a        3  (a, 3)   1.5
4      b        1  (b, 1)   5.0

而是将两列都视为升序

# Actual
  String  Integer     tup  rank
0      a        1  (a, 1)   1.0
1      a        2  (a, 2)   2.0
2      a        3  (a, 3)   3.5
3      a        3  (a, 3)   3.5
4      b        1  (b, 1)   5.0

Answer 1

这是一种方法。您可以根据自己的喜好调整升序以对列(或任意数量的列)进行排序:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={'String':['a','a','a','a','b'],'Integer':[1,2,3,3,1]})
df = df.sort_values(['String','Integer'], ascending=[True, False])
df['rank'] = np.arange(len(df)) + 1
df['rank'] = df.groupby(['String', 'Integer'])['rank'].transform('mean')
print(df)

输出:

  String  Integer  rank
2      a        3   1.5
3      a        3   1.5
1      a        2   3.0
0      a        1   4.0
4      b        1   5.0

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