python - 我将如何根据 Pandas 中的另一个行条件在 groupby 对象中排名？示例包括

Question

下面的数据框有 4 列:runner_name、race_date、height_in_inches、top_ten_finish。

我想按 race_date 进行分组，如果该运行者在该 race_date 中名列前十，则将他的 height_in_inches 排在该 race_date 中名列前十的其他运行者中。我该怎么做？

这是原始数据框:

>>> import pandas as pd>>> d = {"runner":['mike','paul','jim','dave','douglas'],...     "race_date":['2019-02-02','2019-02-02','2020-02-02','2020-02-01','2020-02-01'],...      "height_in_inches":[72,68,70,74,73],...     "top_ten_finish":["yes","yes","no","yes","no"]}>>> df = pd.DataFrame(d)>>> df    runner   race_date  height_in_inches top_ten_finish0     mike  2019-02-02                72            yes1     paul  2019-02-02                68            yes2      jim  2020-02-02                70             no3     dave  2020-02-01                74            yes4  douglas  2020-02-01                73             no>>> 

这就是我想要的结果。请注意，如果他们没有进入比赛的前 10 名，他们将如何获得该新列的值 0。

    runner   race_date  height_in_inches top_ten_finish  if_top_ten_height_rank0     mike  2019-02-02                72            yes                       11     paul  2019-02-02                68            yes                       22      jim  2020-02-02                70             no                       03     dave  2020-02-01                74            yes                       14  douglas  2020-02-01                73             no                       0

谢谢!

Answer 1

我们可以使用 groupby + filter with rank

df['rank']=df[df.top_ten_finish.eq('yes')].groupby('race_date')['height_in_inches'].rank(ascending=False)
df['rank'].fillna(0,inplace=True)
df
Out[87]: 
    runner   race_date  height_in_inches top_ten_finish  rank
0     mike  2019-02-02                72            yes   1.0
1     paul  2019-02-02                68            yes   2.0
2      jim  2020-02-02                70             no   0.0
3     dave  2020-02-01                74            yes   1.0
4  douglas  2020-02-01                73             no   0.0