pandas.DataFrame.rank¶
Compute numerical data ranks (1 through n) along axis.
By default, equal values are assigned a rank that is the average of the ranks of those values.
Parameters axis <0 or вЂindex’, 1 or вЂcolumns’>, default 0
Index to direct ranking.
How to rank the group of records that have the same value (i.e. ties):
average: average rank of the group
min: lowest rank in the group
max: highest rank in the group
first: ranks assigned in order they appear in the array
dense: like вЂmin’, but rank always increases by 1 between groups.
numeric_only bool, optional
For DataFrame objects, rank only numeric columns if set to True.
How to rank NaN values:
keep: assign NaN rank to NaN values
top: assign lowest rank to NaN values
bottom: assign highest rank to NaN values
ascending bool, default True
Whether or not the elements should be ranked in ascending order.
pct bool, default False
Whether or not to display the returned rankings in percentile form.
Returns same type as caller
Return a Series or DataFrame with data ranks as values.
Rank of values within each group.
The following example shows how the method behaves with the above parameters:
default_rank: this is the default behaviour obtained without using any parameter.
max_rank: setting method = ‘max’ the records that have the same values are ranked using the highest rank (e.g.: since вЂcat’ and вЂdog’ are both in the 2nd and 3rd position, rank 3 is assigned.)
Panda rank что это
Наша цель — объединить в одном месте всю информацию о каждом популярном аккаунте в каждой социальной сети.
Идея супер простая. Мы собираем данные из открытых источников (например, открытый профиль в инстаграме), обрабатываем ее и объединяем все аккаунты одного человека. Это позволяет нам подсчитать общую аудиторию и оценить социальное влияние этой личности.
Важно! Мы не предлагаем ограниченные по времени демо-версии сервиса, не просим написать вас на почту, чтобы получить прайс, оставить запрос и т.д.
Стоп! Эта штука совсем бесплатная?
Ходите по сайту, смотрите какие аккаунты есть у нас в базе. Смотрите какие у нас есть данные и как мы их обрабатываем. Это бесплатно.
А есть примеры этих супер репортов?
Рейтинг всех аккаунтов соцсети, упорядоченный по категории, гео локации и языку.
Поиск постов насчитывает более 500m постов
Ищите по любому слову среди миллионов постов, сортируйте и фильтруйте по дате, лайкам и другим параметрам. Пример: favorite shop
Автоматические подсказки о каждом аккаунте, основанные на анализе множества метрик.
Глубокий анализ аудитории: досягаемость, география, язык, активность, топовые подписчики и многое другое.
Посмотрите полный список постов, где был упомянут аккаунт или аккаунт упомянал кого-то.
Метрики и аналитика
Куча самых разных метрик, доступных для любого аккаунта в нашей базе. Вовлеченность, кол-во фейковых подписчиков, анализ роста и многое другое.
Автоматическое сравнение с похожими аккаунтами и их метриками.
Исторические данные о росте аккаунта: день за днем, месяц за месяцем.
Посмотрите последние и лучшие посты за всю историю аккаунта.
Рейтинг всех аккаунтов соцсети, упорядоченный по категории, гео локации и языку.
Автоматическое сравнение с похожими аккаунтами и их метриками.
Исторические данные о росте аккаунта: день за днем, месяц за месяцем.
Посмотрите последние и лучшие посты за всю историю аккаунта.
Python | Панды Dataframe.rank ()
Python — отличный язык для анализа данных, в первую очередь благодаря фантастической экосистеме пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas является одним из таких пакетов и значительно упрощает импорт и анализ данных.
Dataframe.rank() Pandas Dataframe.rank() возвращает ранг каждого соответствующего индекса переданной серии. Ранг возвращается на основе позиции после сортировки.
Syntax:
DataFrame.rank(axis=0, method=’average’, numeric_only=None, na_option=’keep’, ascending=True, pct=False)
Parameters:
axis: 0 or ‘index’ for rows and 1 or ‘columns’ for Column.
method: Takes a string input(‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’) which tells pandas what to do with same values. Default is average which means assign average of ranks to the similar values.
numeric_only: Takes a boolean value and the rank function works on non-numeric value only if it’s False.
na_option: Takes 3 string input(‘keep’, ‘top’, ‘bottom’) to set position of Null values if any in the passed Series.
ascending: Boolean value which ranks in ascending order if True.
pct: Boolean value which ranks percentage wise if True.
Return type: Series with Rank of every index of caller series.
Для ссылки на CSV-файл, используемый в коде, нажмите здесь.
Пример № 1: рейтинг столбца с уникальными значениями
В следующем примере создается новый столбец ранга, который ранжирует имя каждого игрока. Все значения в столбце Имя уникальны, и, следовательно, нет необходимости описывать метод.
# импорт пакета панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
# создание столбца рангов и передача возвращенного ряда рангов
data[ «Rank» ] = data[ «Name» ].rank()
# сортировка по имени столбца
# отображать после сортировки по имени столбца
data
Выход:
Как показано на рисунке, ранг столбца был создан с рангом каждого имени. После того, как функция sort_value отсортировала фрейм данных по имени, можно увидеть, что ранг также был отсортирован, так как это были ранжирования только Имен.
Перед сортировкой — 
После сортировки — 
Пример № 2: сортировка столбца с некоторыми похожими значениями
В следующем примере фрейм данных сначала сортируется по названию команды, и сначала метод по умолчанию (т. Е. Средний), и, следовательно, рейтинг тех же игроков Команды средний. После этого метод min также используется для просмотра результатов.
# импорт пакета панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
# сортировка по названию команды
# создание столбца рангов и передача возвращенного ряда рангов
# изменить метод на ‘min’, чтобы ранжировать по минимуму
data[ «Rank» ] = data[ «Team» ].rank(method = ‘average’ )
Ранжирование рядов панд DataFrame
Чтобы ранжировать строки Pandas DataFrame, мы можем использовать метод DataFrame.rank() который возвращает ранг каждого соответствующего индекса переданной серии. Ранг возвращается на основе позиции после сортировки.
Здесь мы создадим DataFrame фильмов и оценим их на основе их рейтингов.
# импортировать необходимые пакеты
import pandas as pd
# Определить словарь для преобразования в dataframe
Выход: 
# Создайте столбец Rating_Rank, который содержит
# рейтинг каждого фильма на основе рейтинга
df[ ‘Rating_Rank’ ] = df[ ‘Rating’ ].rank(ascending = 1 )
# Установить индекс для вновь созданного столбца Rating_Rank
df = df.set_index( ‘Rating_Rank’ )
Выход: 
# Сортировка dataFrame на основе индекса
Выход: 
Пример № 2
Давайте возьмем пример оценок, набранных 4 студентами. Мы будем оценивать студентов на основе самой высокой оценки, которую они набрали.
# Создать словарь с данными ученика
# Конвертировать словарь в DataFrame
Выход: 
# Создать новый столбец с метками
# ранжируется в порядке убывания
df[ ‘Mark_Rank’ ] = df[ ‘Marks’ ].rank(ascending = 0 )
# Установить индекс для вновь созданного столбца
df = df.set_index( ‘Mark_Rank’ )
Выход: 
# Сортировка DataFrame на основе индекса
Выход: 
Объяснение:
Обратите внимание, что у нас Радж и Арджун получают по 90 баллов каждый, и, следовательно, они получают рейтинг 2,5 (в среднем 2-го и 3-го ранга, т.е. два ранга, которые они делят). Это видно и по другим отметкам в таблице.
Data Independent 
Learning Data Analysis One CSV At A Time
Pandas Rank – Rank Your Data – pd.df.rank()
Pandas Rank will compute the rank of your data point within a larger dataset. It is extremely useful for filtering the ‘first’ or 2nd of of a sub dataset. We will look at two methods today:
Pseudo code: For a given data point, rank its value within the total DataFrame or Series.
Pandas Rank
Rank Pro Tip: Group By
Check out the code sample below for a preview of this.
