在pandas中，如何根据另一列的值区分两个相等的等级？ [重复]

Question

我有一个数据框

df:

索引	A	乙	排名
1	55	27	1.0
2	62	15	2.5
3	76	15	2.5
4	85	04	4.0

'Rank'

列是通过按降序排列

'B'

创建的。与：

 df['Rank'] = df['B'].rank(ascending = False)

在

2

和

3

行中分配的等级相同。每当有相同的排名分配给两个不同的行时，我想通过按降序使用列

'A'

的值来打破平局，以便包含较高

'A'

值的行获得较低的排名。

期望的输出：

索引	A	乙	排名
1	55	27	1.0
2	62	15	3.0
3	76	15	2.0
4	85	04	4.0

编辑： 我想先按

'B'

对其进行排名，然后仅使用

'A'

来决定相同排名的元素，这样所有其他排名仍然仅由

'B'

决定。

Answer 1

使用

sort_values

和numpy的一个选项：

order = df.sort_values(by=['B', 'A'], ascending=[False, False]).index

df.loc[order, 'Rank'] = np.arange(len(df))+1

结合

rank

的变体：

df['Rank'] = (df.sort_values(by=['B', 'A'], ascending=[False, False])['B']
                .rank(method='first', ascending=False)
             )

输出：

   Index   A   B  Rank
0      1  55  27     1
1      2  62  15     3
2      3  76  15     2
3      4  85   4     4