pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

问题：

pandas组内排序，并在每个分组内按序打上序号

描述：

pandas dataframe 对dep_id组内的salary排序。希望给下面原本只有前三列的dataframe，添加上第四列。

等价于sql里的排序函数 row_number() over() 功能

假设我已经建好了仅有前三列的dataframe，数据集命名为 MyData，

解决方案如下：

1. MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()

结果如下：

补充：Pandas.DataFrame实现分组、排序并且为分组插入排名

1. 示例数据（各班级学生得分）

1. import pandas as pd
2. data_dict = {"name":
3. ["Rose", "Jack", "Tom", "Kyle", "Jery", "Adam", "Bill", "David", "Denny", "Evan"],
4. "class": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1],
5. "score": [88, 92, 38, 98, 22, 65, 45, 53, 97, 100]}
6. df = pd.DataFrame(data=data_dict)
7. df

2. 按班级分组

1. df = df.groupby('class', sort=False)\
2. .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\
3. .reset_index(drop=True)
4. df

3. 给各分组班级增加排名列

1. df["rank"] = None
2. # 标识班级
3. flag = df.loc[0].values[1]
4. rank = 0
5. for i in range(len(df)):
6. temp = df.loc[i].values[1]
7. if (temp == flag).all():
8. # 同一班级
9. rank += 1
10. else:
11. # 不同班级，重新计算排名
12. flag = temp
13. rank = 1
14. df.loc[i, "rank"] = rank
15. df

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

原文链接：https://blog.csdn.net/u010652755/article/details/90760692