python - 当决胜局随机时在 python 中排名

Question

在 R 中，使用 rank 函数时随机打破平局的方法很简单:

rank(my_vec, ties.method = "random")

然而，尽管 scipy ( scipy.stats.rankdata ) 和 pandas ( pandas.Series.rank ) 都有排名函数，但它们都没有提出随机打破平局的方法。有没有一种简单的方法可以在具有此功能的python中使用框架？鉴于列表顺序必须保持不变。

Answer 1

Pandas 的排名允许这些方法:

method : {'average', 'min', 'max', 'first', 'dense'}
    * average: average rank of group
    * min: lowest rank in group
    * max: highest rank in group
    * first: ranks assigned in order they appear in the array
    * dense: like 'min', but rank always increases by 1 between groups

为了“简单地”实现您的目标，我们可以在随机化系列后使用'first'。

假设我的系列名为my_vec

my_vec.sample(frac=1).rank(method='first')

然后你可以把它按原来的顺序放回去

my_vec.sample(frac=1).rank(method='first').reindex_like(my_vec)

---

示例运行

my_vec = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3])

试验 1

my_vec.sample(frac=1).rank(method='first').reindex_like(my_vec)

0    2.0  <- I expect this and
1    4.0
2    6.0
3    1.0  <- this to be first ranked
4    3.0
5    5.0
dtype: float64

试验 2

my_vec.sample(frac=1).rank(method='first').reindex_like(my_vec)

0    1.0  <- Still first ranked
1    3.0
2    6.0
3    2.0  <- but order has switched
4    4.0
5    5.0
dtype: float64