我有以下数据框：
ID Name Weight Score
1 Amazon 2 11
1 Apple 4 10
1 Netflix 1 10
2 Amazon 2 8
2 Apple 4 8
2 Netflix 1 5
目前我有一个代码，如下所示
#add weight and score column
df['Rank'] = df['Weight'] + df['Score']
#create score rank on ID column
df['Score_Rank'] = df.groupby('ID')['Rank'].rank("first", ascending = False)
这段代码并没有给我我想要的东西。
我想在分数上排名第一，不包括权重。然后通过添加权重列来打破排名中的任何平局。如果添加权重列后还有更多平局，则排名将通过随机选择。
我认为 if 语句可以在这种情况下工作，只是不确定如何工作。
预期输出：
ID Name Weight Score Score_Rank
1 Amazon 2 11 1
1 Apple 4 10 2
1 Netflix 1 10 3
2 Amazon …假设我们有一个像这样的 pandas df ：
A B C
day1 2.4 2.1 3.0
day2 4.0 3.0 2.0
day3 3.0 3.5 2.5
day4 1.0 3.1 3.0
.....
我想要获得所有列的滚动百分位数排名，窗口中有 10 个观察值。下面的代码可以工作，但是速度很慢：
scores = pd.DataFrame().reindex_like(df).replace(np.nan, '', regex=True)
scores = df.rolling(10).apply(lambda x: stats.percentileofscore(x, x[-1]))
我也尝试过这个，但速度更慢：
def pctrank(x):
n = len(x)
temp = x.argsort()
ranks = np.empty(n)
ranks[temp] = (np.arange(n) + 1) / n
return ranks[-1]
scores = df.rolling(window=10,center=False).apply(pctrank)
有更快的解决方案吗？谢谢
我有一个具有名称，值，时间列的Oracle表。基本上，该表用于记录目的，用于存储对特定名称所做的更改，先前的值是什么以及更改时间。
我需要制定一个查询来获取特定名称的前n个更改，并且输出应具有表中的所有名称。任何帮助/建议吗？
编辑：
名称值时间 Harish Pass 2011年11月1日 Ravi Fail 2-Nov-2011 Harish缺席2011年10月31日 Harish出席了2011年8月31日 Harish目前2011年7月31日
我需要选择11月1日，10月31日，8月31日和Ravi的Harish的详细信息。
我有一张这样的桌子我希望根据cksid和guid的组合对它进行排名.
cksid guid
----------- -----------
1 301
1 301
1 301
2 303
2 303
3 303
4 303
4 303
4 303
输出应该是这样的
cksid guid rank
----------- ----------- ----------
1 301 1
1 301 2
1 301 3
2 303 1
2 303 2
3 303 1
4 303 1
4 303 2
4 303 3
我在目录中有一些文件.我尝试使用FindFirst和FindNext获取这些文件,但我无法在Windows 7上获得相同的顺序.
C:\Test
SampleFile.0.png
SampleFile.1.png
SampleFile.2.png
SampleFile.3.png
SampleFile.4.png
SampleFile.5.png
SampleFile.6.png
SampleFile.7.png
SampleFile.8.png
SampleFile.9.png
SampleFile.10.png
SampleFile.11.png
SampleFile.12.png
SampleFile.13.png
SampleFile.14.png
SampleFile.15.png
SampleFile.16.png
SampleFile.17.png
SampleFile.18.png
SampleFile.19.png
SampleFile.20.png
SampleFile.21.png
SampleFile.22.png
当我尝试使用我的代码时,我得到了
SampleFile.0.png
SampleFile.1.png
SampleFile.10.png
SampleFile.11.png
SampleFile.12.png
SampleFile.13.png
SampleFile.14.png
SampleFile.15.png
SampleFile.16.png
SampleFile.17.png
SampleFile.18.png
SampleFile.19.png
SampleFile.2.png
SampleFile.20.png
SampleFile.21.png
.
.
.
如何获得正确排名顺序的文件列表？
Procedure Test;
var
sr : TSearchRec;
i : integer;
ListFiles : TStringList;
begin
ListFiles := TStringList.Create;
i := FindFirst('c:\test\*.png', faDirectory, sr);
while i = 0 do begin
ListFiles.Add(ExtractFileName(sr.FindData.cFileName));
i := FindNext(sr);
end;
FindClose(sr);
end; …我有一个包含一列的表格如下:
name
-------
Michael
Michael
Michael
Michael
John
John
John
Alex
Alex
我需要对它们进行排名以给出:
name | rank
--------|------
Michael |1
Michael |2
Michael |3
Michael |4
John |1
John |2
John |3
Alex |1
Alex |2
我该怎么做？
我有一个数据框'test',如下所示:
session_id seller_feedback_score
1 1 282470
2 1 275258
3 1 275258
4 1 275258
5 1 37831
6 1 282470
7 1 26
8 1 138351
9 1 321350
10 1 841
11 1 138351
12 1 17263
13 1 282470
14 1 396900
15 1 282470
16 1 282470
17 1 321350
18 1 321350
19 1 321350
20 1 0
21 1 1596
22 7 282505
23 7 275283
24 7 275283
25 7 275283
26 7 …我有一个奇怪的问题使用numpy.linalg.matrix_rank().
我有一个矩阵A,它有三列和> 100行.A由0和1组成.当我用numpy.linalg.matrix_rank(A)我的时候answer=3,这是正确的.
但是,当我向A添加一个具有相同长度的新列(A现在有四个colunms)时,使用numpy.linalg.matrix_rank(A)I get answer=1,这是没有意义的.新列中的数字为数千.所有数据类型都是float32.
有谁知道问题在哪里？谢谢!
这是一个随机生成的例子.这是一个40*3阵列A.
array([[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 0., …
我有一些非常大的列表,我正在使用(> 1M行),我试图找到一个快速(最快的？)方式,给定一个浮点数,浮点数与浮点数列表相比,找到它的百分比排名与列表范围相比.这是我的尝试,但它非常慢:
X =[0.595068426145485,
0.613726840488019,
1.1532608695652,
1.92952380952385,
4.44137931034496,
3.46432160804035,
2.20331487122673,
2.54736842105265,
3.57702702702689,
1.93202764976956,
1.34720184204056,
0.824997304105564,
0.765782842381996,
0.615110856990126,
0.622708022872803,
1.03211045820975,
0.997225012974318,
0.496352327702226,
0.67103858866700,
0.452224068868272,
0.441842124852685,
0.447584524952608,
0.4645525042246]
val = 1.5
arr = np.array(X) #X is actually a pandas column, hence the conversion
arr = np.insert(arr,1,val, axis=None) #insert the val into arr, to then be ranked
st = np.sort(arr)
RANK = float([i for i,k in enumerate(st) if k == val][0])+1 #Find position
PCNT_RANK = (1-(1-round(RANK/len(st),6)))*100 #Find percentage of value compared to range …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 …