在不重置索引的情况下创建排名列

Question

我有一个 dataframe：

df = pd.DataFrame([['Jim', 93, 87, 66], ['Bob', 88, 90, 65], ['Joe', 72, 100, 70]], columns=['Name', 'Overall', 'Stopping', 'Playing'])

我想创建一个 dataframe 这样每个主题根据他们在Overall, Stopping, Playing上的得分在 3 分中排名。

这是所需的 output：

df_ranked

Name  Overall  Stopping  Playing
 Jim        1         3        2
 Bob        2         1        3
 Joe        3         2        1

我相信这可以通过按每一列“升序”对 dataframe 进行排序，重置索引，然后创建索引值列来完成。

是否有可能以另一种方式解决这个问题？

Answer 1

您正在寻找pandas.DataFrame.rank ：

to_skip = ["Name"] # <- add here more columns, if needed

df_ranked = df.set_index(to_skip).rank(ascending=False, method="min").reset_index()

Output：

print(df_ranked)

  Name  Overall  Stopping  Playing
0  Jim      1.0       3.0      2.0
1  Bob      2.0       2.0      3.0
2  Joe      3.0       1.0      1.0

Answer 2

与使用rank的@Timeless 相同的答案，但显示了如何 select 对哪些列进行排名并就地编辑df而不是创建新表

#select columns for ranking
rank_cols = ['Overall', 'Stopping', 'Playing']

#rank those columns in reverse order as ints and assign back into the df
df[rank_cols] = df[rank_cols].rank(ascending=False).astype(int)