python-3.x - 计算同一组中有多少行在 Pandas DataFrame 中的每一行的给定列中具有较大的值

Question

我有一个带有组字段和感兴趣变量的 Pandas 数据框。对于数据框中的每一行，我想计算同一组中有多少行对感兴趣的变量具有较大的值。

下面是我正在努力实现的一个例子:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = [['a',1],['a',2],['a',2],['a',3],['b',4],['b',2],['b',6]],
                  columns = ['groups','value'])
df

  groups value
0   a      1
1   a      2
2   a      2
3   a      3
4   b      4
5   b      2
6   b      6

这是我希望收到的输出:

  groups value what_i_want
0   a      1        3
1   a      2        1
2   a      2        1
3   a      3        0
4   b      4        1
5   b      2        2
6   b      6        0

我知道我可以通过遍历数据框的每一行来得到这个答案，但是我也知道遍历数据框的行是最后的手段，而且我的完整数据集要大得多，这将需要很长时间才能运行.我假设有某种方法可以使用 groupby 或应用来执行此操作，但我无法弄清楚。

谢谢!

Answer 1

IIUC 排名

(-df.value).groupby(df['groups']).rank(method='min')-1
Out[466]: 
0    3.0
1    1.0
2    1.0
3    0.0
4    1.0
5    2.0
6    0.0
Name: value, dtype: float64

#df['what i want']=(-df.value).groupby(df['groups']).rank(method='min')-1