Python Pandas 添加具有相对订单号的列

Question

如何向现有 DataFrame 添加订单号列？

这是我的数据帧：

import pandas as pd
import math
frame = pd.DataFrame([[1, 4, 2], [8, 9, 2], [10, 2, 1]], columns=['a', 'b', 'c'])

def add_stats(row):
    row['sum'] = sum([row['a'], row['b'], row['c']])
    row['sum_sq'] = sum(math.pow(v, 2) for v in [row['a'], row['b'], row['c']])
    row['max'] = max(row['a'], row['b'], row['c'])
    return row

frame = frame.apply(add_stats, axis=1)
print(frame.head())

结果数据为：

    a  b  c  sum  sum_sq  max
0   1  4  2    7      21    4
1   8  9  2   19     149    9
2  10  2  1   13     105   10

首先，我想添加 3 个额外的带有订单号的列，分别按 sum、sum_sq 和 max 排序。接下来，这 3 列应该合并为一列 - 订单号的平均值 - 但我知道如何做那部分（应用和轴 = 1）。

Answer 1

我想你正在寻找rank你提到的地方sorting。根据您的示例，添加：

frame['sum_order'] = frame['sum'].rank()
frame['sum_sq_order'] = frame['sum_sq'].rank()
frame['max_order'] = frame['max'].rank()

frame['mean_order'] = frame[['sum_order', 'sum_sq_order', 'max_order']].mean(axis=1)

要得到：

    a  b  c  sum  sum_sq  max  sum_order  sum_sq_order  max_order  mean_order
0   1  4  2    7      21    4          1             1          1    1.000000
1   8  9  2   19     149    9          3             3          2    2.666667
2  10  2  1   13     105   10          2             2          3    2.333333

rank 方法也有一些选项，例如，在相同或 NA 值的情况下指定行为。