手动计算多列的平均排名

Question

我正在寻找一种方法来生成基于多个列的平均值作为方法的排名，其中一个包含字符串，另一个包含整数（很容易超过2列，但为了简单起见，我限制为2列）。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'String':['a','a','a','a','b','b','c','c','c','c'],'Integer':[1,2,3,3,1,3,6,4,4,4]})
print(df)
  String  Integer
0      a        1
1      a        2
2      a        3
3      a        3
4      b        1
5      b        3
6      c        6
7      c        4
8      c        4
9      c        4

这个想法是为了能够创建排名，以字符串的降序排列每一行，以升序排列整数，这将是输出：

    Rank String  Integer
0      2      c        4           
1      2      c        4         
2      2      c        4          
3      4      c        6          
4      5      b        1          
5      6      b        3         
6      7      a        1            
7      8      a        2            
8    9.5      a        3            
9    9.5      a        3        

到目前为止，这是我设法做到的，但是在共享排名时如何生成“平均值”时遇到了麻烦。

df['concat_values'] = df['String'] + df['Integer'].astype(str)  
df = df.sort_values(['String','Integer'],ascending=[False,True])
df = df.reset_index(drop=True).reset_index()
df['repeated'] = df.groupby('concat_values')['concat_values'].transform('count')
df['pre_rank'] = df['index'] + 1
df = df.sort_values('pre_rank')
df = df.drop('index',axis=1)
print(df)
  String  Integer concat_values  repeated  pre_rank
0      c        4            c4         3         1
1      c        4            c4         3         2
2      c        4            c4         3         3
3      c        6            c6         1         4
4      b        1            b1         1         5
5      b        3            b3         1         6
6      a        1            a1         1         7
7      a        2            a2         1         8
8      a        3            a3         2         9
9      a        3            a3         2        10

我考虑过使用一些过滤或公式，以便当列repeated的值大于1时，将pre_rank应用返回平均值的函数，但是该函数不能对所有行都进行泛化，它将对第一个行起作用，但第二个值会更高（因为pre_rank现在值更高）。我相信我只是错过了完成它的最后一步，但无法解决。谢谢！

Answer 1

sort+ ngroup+ rank。

要求您sort=False在分组依据中指定ngroup，以便按您排序的顺序生成标签。

df = df.sort_values(['String', 'Integer'], ascending=[False, True])
df['rank'] = df.groupby(['String', 'Integer'], sort=False).ngroup().rank()

  String  Integer  rank
7      c        4   2.0
8      c        4   2.0
9      c        4   2.0
6      c        6   4.0
4      b        1   5.0
5      b        3   6.0
0      a        1   7.0
1      a        2   8.0
2      a        3   9.5
3      a        3   9.5