在Pandas群中排名

Question

我有一个典型的“面板数据”（用计量经济学的术语来说，不是pandas面板对象）。dataframe有一个Date列和一个ID列，以及包含某些值的其他列。对于每个日期，我需要根据V1对IDs进行交叉排序，分成10组（十进制），并创建一个名为rank_col（取值1到10）的新列来标识排名。然后将所有rank1，rank2，…rank10集合起来，得到一些数据，比如平均值，性病

这可以通过以下代码在SAS中轻松实现，同时也说明了我的目的：

proc sort data=df;
    by Date;
proc rank data=df out=df_ranked groups=10;
    var V1;
    ranks rank_col;
    by Date;
run;

df_ranked与df相同，只是它有更多名为rank_col的列，其中包含每行所属的列组。

抱歉，我没有显示结构的示例数据，需要一个真正长的数据来说明。但SAS代码显示了我的目标。

谢谢你的帮助！

Answer 1

它可以更简单，不需要单独的foo

In [782]: df.groupby('Date')['V1'].transform(lambda x: pd.qcut(x, 10, labels=False))
Out[782]:
0     6
1     4
2     3
3     8
4     9
5     1
6     0
7     0
8     1
9     7
10    8
11    5
12    2
13    4
14    9
Name: V1, dtype: int64

分配给列

In [783]: df['ranks'] = df.groupby('Date')['V1'].transform(pd.qcut, 10, labels=False)

In [784]: df
Out[784]:
          Date  id  V1  ranks
0   2013-01-01   1  10      6
1   2013-01-01   2   8      4
2   2013-01-01   3   6      3
3   2013-01-01   4  11      8
4   2013-01-01   5  13      9
5   2013-01-01   6   4      1
6   2013-01-01   7   2      0
7   2013-02-01   1   1      0
8   2013-02-01   2   3      1
9   2013-02-01   3   9      7
10  2013-02-01   4  11      8
11  2013-02-01   5   7      5
12  2013-02-01   6   4      2
13  2013-02-01   7   6      4
14  2013-02-01   8  14      9

---

细节

In [786]: df
Out[786]:
          Date  id  V1
0   2013-01-01   1  10
1   2013-01-01   2   8
2   2013-01-01   3   6
3   2013-01-01   4  11
4   2013-01-01   5  13
5   2013-01-01   6   4
6   2013-01-01   7   2
7   2013-02-01   1   1
8   2013-02-01   2   3
9   2013-02-01   3   9
10  2013-02-01   4  11
11  2013-02-01   5   7
12  2013-02-01   6   4
13  2013-02-01   7   6
14  2013-02-01   8  14

Answer 2

我发现了一个办法：

def grouping(data):
    dec=pd.qcut(data['V1'],10,labels=False)
    data['ranks']=dec
    return data
df_ranked=df.groupby('Date').apply(grouping)

这假设dec为每一行保留正确的位置。

如果你有更好的方法，请张贴，或指出任何错误的方法。

谢谢！

编辑：如果执行以下操作，则只需返回一个新的ranks列：

>>> df


         Date  id  V1
0  2013-01-01   1  10
1  2013-01-01   2   8
2  2013-01-01   3   6
3  2013-01-01   4  11
4  2013-01-01   5  13
5  2013-01-01   6   4
6  2013-01-01   7   2
7  2013-02-01   1   1
8  2013-02-01   2   3
9  2013-02-01   3   9
10 2013-02-01   4  11
11 2013-02-01   5   7
12 2013-02-01   6   4
13 2013-02-01   7   6
14 2013-02-01   8  14

>>> foo = lambda x: pd.Series(pd.qcut(x,10,labels=False),index=x.index)
>>> df['ranks'] = df.groupby('Date')['V1'].apply(foo)
>>> df

         Date  id  V1  ranks
0  2013-01-01   1  10      6
1  2013-01-01   2   8      4
2  2013-01-01   3   6      3
3  2013-01-01   4  11      8
4  2013-01-01   5  13      9
5  2013-01-01   6   4      1
6  2013-01-01   7   2      0
7  2013-02-01   1   1      0
8  2013-02-01   2   3      1
9  2013-02-01   3   9      7
10 2013-02-01   4  11      8
11 2013-02-01   5   7      5
12 2013-02-01   6   4      2
13 2013-02-01   7   6      4
14 2013-02-01   8  14      9