如何分组4列并根据另一列进行排名？

Question

我有一个 Pandas 数据框df其中包含从源到目标的源、目标和成本。

SRCLAT SRCLONG DESTLAT DESTLONG PRICE
43.5   47.5    103.5   104      50                
43.5   47.5    103.5   104      100                  
43.5   47.5    103.5   104      100               
43.5   30      90      80       300                 
43.5   30      90      80       400
               90      80           

我正在尝试对具有相同源到目标坐标的行进行价格的百分位数排名，其中最高百分位数是最低价格，忽略 nans

我想要的输出：

SRCLAT SRCLONG DESTLAT DESTLONG PRICE  PERCENTILE
43.5   47.5    103.5   104      50       100% (best price out of 3)         
43.5   47.5    103.5   104      100      67% (tied for 2nd out of 3)            
43.5   47.5    103.5   104      100      67% (tied for 2nd out of 3)        
43.5   30      90      80       300      100% (best out of 2)          
43.5   30      90      80       400      50% (worst out of 2)
               90      80   

我该怎么做？

我尝试将 4 列与

df.groupby([SRCLAT, SRCLONG, DESTLAT, DESTLONG)].size()

获得每个独特组的大小，但我对从这里去哪里感到困惑

Answer 1

使用rank with method='max'

c = ['SRCLAT', 'SRCLONG', 'DESTLAT', 'DESTLONG']
d = {'pct': True, 'ascending': False, 'method': 'max'}

df.assign(PERCENTILE=df.groupby(c)['PRICE'].rank(**d))

   SRCLAT  SRCLONG  DESTLAT  DESTLONG  PRICE  PERCENTILE
0    43.5     47.5    103.5       104     50    1.000000
1    43.5     47.5    103.5       104    100    0.666667
2    43.5     47.5    103.5       104    100    0.666667
3    43.5     30.0     90.0        80    300    1.000000
4    43.5     30.0     90.0        80    400    0.500000