对数组进行排序：排除 NaN 并将最低排序分配给最高数字

Question

我有一个 array/pandas 行：

array = [0.8, np.nan, 0.1, -0.5, 0.7]

我想要这个输出：

array = [1, np.nan, 3, 4, 2]

这些方法对我来说排名错误：

scipy.stats.mstats.rankdata
scipy.stats.rankdata

Answer 1

这是一个方法 -

mask = ~np.isnan(a)
out = np.full(a.size,np.nan)
out[mask] = np.unique(-a[mask],return_inverse=1)[1]+1

样本运行-

In [48]: a
Out[48]: array([ 0.8,  nan,  0.1, -0.5,  nan,  0.7])

In [49]: out
Out[49]: array([  1.,  nan,   3.,   4.,  nan,   2.])

Answer 2

既然你提到了Pandas，你可以使用Series.rank方法：

arr = [0.8, np.nan, 0.1, -0.5, 0.7]
pd.Series(arr).rank(ascending=False)
Out: 
0    1.0
1    NaN
2    3.0
3    4.0
4    2.0
dtype: float64

这会创建 returns 一个 Pandas 系列。如果你想避免创建系列，正如@ajcr 在评论中指出的那样，你可以使用 rank 函数。这个 returns 一个 ndarray:

pd.algos.rank_1d_float64(arr, ascending=False)
Out: array([  1.,  nan,   3.,   4.,   2.])

Rank an array: Exclude NaN and assign lowest rank to highest number