这篇文章给大家分享的是有关pandas组内排序并在每个分组内按序打上序号的操作示例的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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：
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）
import pandas as pddata_dict = {"name": ["Rose", "Jack", "Tom", "Kyle", "Jery", "Adam", "Bill", "David", "Denny", "Evan"], "class": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1], "score": [88, 92, 38, 98, 22, 65, 45, 53, 97, 100]}df = pd.DataFrame(data=data_dict)df
2. 按班级分组
df = df.groupby('class', sort=False)\ .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\ .reset_index(drop=True)df
3. 给各分组班级增加排名列
df["rank"] = None# 标识班级flag = df.loc[0].values[1]rank = 0for i in range(len(df)): temp = df.loc[i].values[1] if (temp == flag).all(): # 同一班级 rank += 1 else: # 不同班级，重新计算排名 flag = temp rank = 1 df.loc[i, "rank"] = rankdf
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