熊猫:一组接一组地使用最小等级
熊猫:一组接一组地使用最小等级
提问于 2019-04-24 14:53:54
我知道rank方法存在于pandas.DataFrame.groupby中，但我想知道是否可以使用最小rank方法来获得与R编程语言中针对以下问题的结果相同的结果。
复制到我的github的数据集是几MB。
我的尝试：
import numpy as np
import pandas as pd
flights = pd.read_csv('https://github.com/bhishanpdl/Datasets/blob/master/nycflights13.csv?raw=true')
print(flights.shape)
df = (flights[flights.tailnum.notna()]
.assign( on_time = lambda x: x.arr_time.notna() & (x.arr_delay <=0))
.groupby('tailnum')['on_time']
.agg([np.mean,'count',pd.Series.rank(method='min')]) # R uses min_rank
.set_axis(['on_time','n','rank'],axis=1,inplace=False)
.query( 'rank == 1.0')
)
df.head()它带来了一个错误。
所需输出
shape= 336776, 19
HEAD
tailnum on_time n
N121DE 0 2
N136DL 0 1
N143DA 0 1
N17627 0 2
N240AT 0 5
N26906 0 1
TAIL
tailnum on_time n
N939DN 0 1
N943DN 0 1
N953FR 0 3
N960DN 0 3
N965DN 0 2
N978SW 0 1R代码工作得很好，但我想使用Pandas
library(tidyverse)
library(nycflights13)
library(dplyr)
df = flights %>%
filter(!is.na(tailnum)) %>%
mutate(on_time = !is.na(arr_time) & (arr_delay <= 0)) %>%
group_by(tailnum) %>%
summarise(on_time = mean(on_time), n = n()) %>%
filter(min_rank(on_time) == 1)
dim(flights)
head(df)
tail(df)我们很感激你的帮助。
相关链接：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.core.groupby.GroupBy.rank.html
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-04-24 17:32:46
在R的dplyr中，min_rank不是聚合函数，而是聚合后的计算(实际上是受ANSISQL2003Window函数的启发，RANK () OVER ()也不是聚合函数)。因此，在agg()之外的聚合之后，在Pandas数据帧中添加这样的计算列。然后调用reindex或drop以排除助手列：
df = (flights[flights.tailnum.notna()]
.assign( on_time = lambda x: x.arr_time.notna() & (x.arr_delay <=0))
.groupby('tailnum')['on_time']
.agg([np.mean, 'count'])
.set_axis(['on_time','n'],axis=1, inplace=False)
.assign(rank = lambda x: pd.Series.rank(x['on_time'], method='min'))
.query("rank == 1")
.reindex(columns=['on_time', 'n']) # OR .drop(columns=['rank'])
)
print(flights.shape)
# (336776, 19)
print(df.head())
# on_time n
# tailnum
# N121DE 0.0 2
# N136DL 0.0 1
# N143DA 0.0 1
# N17627 0.0 2
# N240AT 0.0 5
print(df.tail())
# on_time n
# tailnum
# N943DN 0.0 1
# N953FR 0.0 3
# N960DN 0.0 3
# N965DN 0.0 2
# N978SW 0.0 1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55832995
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