如何对数据进行排名，但对相同的数据给出相同的排名
How to rank data, but give the same ranking for data that is equal
我有每日最高温度的 csv。我正在尝试为我的数据分配 "rank"。我首先将每日最高温度从最低到最高排序。然后我创建了一个名为 rank 的新列。
#Sort data smallest to largest
ValidFullData_Sorted=ValidFullData.sort_values(by="TMAX")
#count total obs
n=ValidFullData_Sorted.shape[0]
#add a numbered column 1-> n to use in return calculation for rank
ValidFullData_Sorted.insert(0,'rank',range(1,1+n))
如果日最高气温值相同，如何使排名相同？ （即每次每日最高温度达到 95° 时，每个实例的排名应该相同）
这是一些示例数据：（它的每日温度数据所以它有数千行）
Date TMAX TMIN
1/1/00 22 11
1/2/00 26 12
1/3/00 29 14
1/4/00 42 7
1/5/00 42 21
我想添加一个如下所示的 TMAXrank 列：
Date TMAX TMIN TMAXRank
1/1/00 22 11 4
1/2/00 26 12 3
1/3/00 29 14 2
1/4/00 42 7 1
1/5/00 42 21 1
ValidFullData['TMAXRank'] = ValidFullData[ValidFullData['TMAX'] < 95]['TMAX'].rank(ascending=False, method='dense')
输出：
Unnamed: 0 TMAX TMIN TMAXRank
17 17 88 14 1.0
16 16 76 12 2.0
15 15 72 11 3.0
14 14 64 21 4.0
8 8 62 7 5.0
7 7 58 14 6.0
13 13 58 7 6.0
18 18 55 7 7.0
3 3 42 7 8.0
4 4 42 21 8.0
6 6 41 12 9.0
12 12 37 14 10.0
5 5 36 11 11.0
2 2 29 14 12.0
1 1 26 12 13.0
0 0 22 11 14.0
9 9 98 21 NaN
10 10 112 11 NaN
11 11 98 12 NaN
19 19 95 21 NaN
我有每日最高温度的 csv。我正在尝试为我的数据分配 "rank"。我首先将每日最高温度从最低到最高排序。然后我创建了一个名为 rank 的新列。
#Sort data smallest to largest
ValidFullData_Sorted=ValidFullData.sort_values(by="TMAX")
#count total obs
n=ValidFullData_Sorted.shape[0]
#add a numbered column 1-> n to use in return calculation for rank
ValidFullData_Sorted.insert(0,'rank',range(1,1+n))
如果日最高气温值相同，如何使排名相同？ （即每次每日最高温度达到 95° 时，每个实例的排名应该相同）
这是一些示例数据：（它的每日温度数据所以它有数千行）
Date TMAX TMIN
1/1/00 22 11
1/2/00 26 12
1/3/00 29 14
1/4/00 42 7
1/5/00 42 21
我想添加一个如下所示的 TMAXrank 列：
Date TMAX TMIN TMAXRank
1/1/00 22 11 4
1/2/00 26 12 3
1/3/00 29 14 2
1/4/00 42 7 1
1/5/00 42 21 1
ValidFullData['TMAXRank'] = ValidFullData[ValidFullData['TMAX'] < 95]['TMAX'].rank(ascending=False, method='dense')
输出：
Unnamed: 0 TMAX TMIN TMAXRank
17 17 88 14 1.0
16 16 76 12 2.0
15 15 72 11 3.0
14 14 64 21 4.0
8 8 62 7 5.0
7 7 58 14 6.0
13 13 58 7 6.0
18 18 55 7 7.0
3 3 42 7 8.0
4 4 42 21 8.0
6 6 41 12 9.0
12 12 37 14 10.0
5 5 36 11 11.0
2 2 29 14 12.0
1 1 26 12 13.0
0 0 22 11 14.0
9 9 98 21 NaN
10 10 112 11 NaN
11 11 98 12 NaN
19 19 95 21 NaN