DataFrame 数据排名：从 0 开始，为什么以及如何实现？

从 0 开始对 DataFrame 数据进行排名

在数据分析中，对数据进行排名非常重要。这有助于我们识别模式、异常值并深入了解数据的分布。然而，默认情况下，pandas.DataFrame.rank 函数从 1 开始对数据进行排名。在某些情况下，我们需要从 0 开始排名，以更好地满足我们的分析需求。

为什么要从 0 开始排名？

从 0 开始排名有几个优点：

• 与从 1 开始的排名相比，0 更容易直观理解，尤其是在需要快速比较或排序数据时。
• 从 0 开始的排名与许多其他编程语言和分析工具保持一致，例如 Python 的内置 range() 函数。
• 在某些情况下，从 0 开始的排名可以简化后续的计算或可视化。

如何从 0 开始排名？

要使 pandas.DataFrame.rank 函数从 0 开始对数据进行排名，我们可以使用 pct=True 参数。该参数将排名转换为百分比，其中最小值为 0，最大值为 1。

示例

为了说明这一点，我们考虑以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 3, 5, 2, 4]})

使用默认设置对 numbers 列进行排名：

df['rank'] = df['numbers'].rank()

这将产生以下排名：

   numbers  rank
0        1   1.0
1        3   2.0
2        5   3.0
3        2   4.0
4        4   5.0

如你所见，排名是从 1 开始的。

现在，让我们使用 pct=True 参数将排名从 0 开始：

df['rank_from_0'] = df['numbers'].rank(pct=True)

这将产生以下排名：

   numbers  rank  rank_from_0
0        1   1.0       0.0000
1        3   2.0       0.2500
2        5   3.0       0.5000
3        2   4.0       0.7500
4        4   5.0       1.0000

现在，排名从 0 开始，并且以 0.1 的增量递增。

使用案例

使用从 0 开始的排名的一个常见案例是可视化数据。例如，如果我们想创建一个条形图来显示排名前 5 的数字，使用从 1 开始的排名将导致第一条形为 1，而使用从 0 开始的排名将导致第一条形为 0，这在视觉上更直观。

结论

通过使用 pandas.DataFrame.rank(pct=True) 函数，我们可以轻松地将排名从 1 开始更改为从 0 开始。这在需要排名从 0 开始的特定情况下非常有用。

常见问题解答

Q1：为什么默认排名从 1 开始？

A1：这是 Pandas 的历史决策，它可能源于排名功能最初是为了计算竞赛或考试成绩而设计的。

Q2：我可以使用 pct=True 参数对非数字数据进行排名吗？

A2：否，pct=True 参数仅适用于数字数据。对于非数字数据，请使用其他排名方法，例如 rank() 或 nlargest()。

Q3：如何将排名转换为实际值（而不是百分比）？

A3：可以使用 df['rank_from_0'] * (df['numbers'].max() - df['numbers'].min()) + df['numbers'].min() 公式将排名转换为实际值。

Q4：rank() 函数和 rank(pct=True) 函数有什么区别？

A4：rank() 函数返回整数排名，而 rank(pct=True) 函数返回百分比排名（0 到 1 之间）。

Q5：我还可以使用什么方法对数据进行排名？

A5：除了 rank() 函数外，还有其他排名方法，例如 nlargest()、nsmallest() 和 sort_values()。选择哪种方法取决于排名要求和数据类型。