力增量

Question

我的排名在大熊貓浮點型變量，我想迫使行列，是唯一

這是發生了什麼（在領帶的情況下，沒有重複的行列。）：

vals = pd.Series([0.0133, 0.0018, np.nan, 0.0006, 0.0006]) 
vals.rank(ascending=False, method='dense') 

0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
3 3.0 
4 3.0 

我想結果，而不是成爲

0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
3 3.0 
4 4.0 

我能做到這一點與rank方法或做我必須用一些分揀和循環邏輯手動做到這一點？

Answer 1

可以使用first的方法（見Series.rank文檔）：

第一：爲了分配的行列，他們在數組中出現

ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 3, 3, 4]) 

ser.rank(method='first') 
Out: 
0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
3 3.0 
4 4.0 
5 5.0 
dtype: float64 

Answer 2

要澄清一下艾漢的回答（因爲我沒有足夠的聲望來編輯或評論！）

​​只會去工作if DF按照你想要的方式排序。

因此，您需要先使用df.sort_values()對數據幀進行排序，然後您可以使用​​對其進行排名。