pandas.core.window.expanding.Expanding.rank#

Expanding.rank(method='average', ascending=True, pct=False, **kwargs)[源代码]#

计算扩展的排名。

1.4.0 新版功能.

参数
method{‘Average’,‘Min’,‘max’},默认为‘Average’

如何对具有相同值(即平局)的一组记录进行排名:

  • Average:组的平均排名

  • MIN:组中排名最低的

  • 最大:小组中最高的排名

ascending布尔值,默认为True

元素是否应按升序排列。

pct布尔值,默认为False

是否以百分位形式显示返回的排名。

**kwargs

对于NumPy兼容性,不会对结果产生影响。

退货
系列或DataFrame

返回类型与原始对象相同, np.float64 数据类型。

参见

pandas.Series.expanding

调用使用系列数据展开。

pandas.DataFrame.expanding

调用使用DataFrames进行扩展。

pandas.Series.rank

系列的聚合排名。

pandas.DataFrame.rank

聚合DataFrame的排名。

示例

>>> s = pd.Series([1, 4, 2, 3, 5, 3])
>>> s.expanding().rank()
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    3.5
dtype: float64
>>> s.expanding().rank(method="max")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    4.0
dtype: float64
>>> s.expanding().rank(method="min")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    3.0
dtype: float64