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我想创建一年的排名(因此在2012年,经理B为1. 2011年,经理B再次为1).我和pandas rank函数挣扎了一段时间,并且不想求助于for循环.

s = pd.DataFrame([['2012','A',3],['2012','B',8],['2011','A',20],['2011','B',30]], columns=['Year','Manager','Return'])

Out[1]:     
   Year Manager  Return    
0  2012       A       3    
1  2012       B       8    
2  2011       A      20    
3  2011       B      30

我遇到的问题是附加代码(之前认为这不相关):

s = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]], columns=['Year', 'Manager', 'Return'])
b = pd.DataFrame([['2012', 'A', 3], ['2012', 'B', 8], ['2011', 'A', 20], ['2011', 'B', 30]], columns=['Year', 'Manager', 'Return'])

s = s.append(b)
s['Rank'] = s.groupby(['Year'])['Return'].rank(ascending=False)

raise Exception('Reindexing only valid with uniquely valued Index '
Exception: Reindexing only …

我有以下数据集（非唯一ID）：

id   data  country
1    8     B
2    15    A
3    14    D
3    19    D
3    8     C
3    20    A

对于国家/地区为“ A”的行，我想添加一个“等级”列。

对于国家/地区为A的行，我想将“等级”值保留为空（或0）。

预期产量：

id   data  country rank
1    8     B       1
2    15    A       0
3    14    D       3 
3    19    D       4
3    8     C       2
3    20    A       0

这篇熊猫的专栏文章按列值提供了很好的见解。

我可以试试 ：

df['rank'] = df['data'].rank(ascending=True)

但是我不知道如何考虑“国家”？