排名数据框列

我试图排列列中的值，并将排名分配到第一列['Tickers']的值。对于一些列我想排名较小值高和['Dividend']通常排名，最好保存在新的数据帧的行列所以可以说我有这个数据帧：排名数据框列

Ticker P/E  P/S  P/B P/FCF Dividend 
No.      
1 NTCT 457.32 3.03 1.44 26.04 - 
2 GWRE 416.06 9.80 5.33 45.62 - 
3 PEGA 129.02 4.41 9.85 285.10 0.0128 
4 BLKB 87.68 4.96 14.36 41.81 0.0062

首先，我用0

替换缺失值

df=df.replace('-',0)

那我就对他们进行排名，并创造新的数据框：

Ticker P/E Dividend 
No.      
1 NTCT 4  3 
2 GWRE 3  3 
3 PEGA 2  1 
4 BLKB 1  2

我是个墨有关使用SciPy的统计rankdata在列（即：rankdata(df['P/E'], method='ordinal')），但它返回的错误：

TypeError: '>' not supported between instances of 'int' and 'NavigableString'

来源

2017-04-08 Alex T

您是否尝试过DataFrames可用的['.rank（）']（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.rank.html）方法？ – Craig

另外：NavigableString的提到让我觉得你有从BeautifulSoup或某个地方进来的数据。你解析HTML吗？您应该确保在DataFrame中使用Python字符串（或数字，如果字符串表示数字），否则会出现一些奇怪的行为。 – DSM

正如@Craig said in the comment您可以使用DataFrame.rank(method='dense')方法：

df.Dividend = pd.to_numeric(df.Dividend, errors='coerce').fillna(1) 
df[['Ticker']].join(df[['P/E','Dividend']].rank(method='dense'))

说明（分步）：

In [35]: df 
Out[35]: 
    Ticker  P/E P/S P/B P/FCF Dividend 
No. 
1  NTCT 457.32 3.03 1.44 26.04  - 
2  GWRE 416.06 9.80 5.33 45.62  - 
3  PEGA 129.02 4.41 9.85 285.10 0.0128 
4  BLKB 87.68 4.96 14.36 41.81 0.0062 

In [36]: df.Dividend = pd.to_numeric(df.Dividend, errors='coerce').fillna(1) 

In [37]: df 
Out[37]: 
    Ticker  P/E P/S P/B P/FCF Dividend 
No. 
1  NTCT 457.32 3.03 1.44 26.04 1.0000 
2  GWRE 416.06 9.80 5.33 45.62 1.0000 
3  PEGA 129.02 4.41 9.85 285.10 0.0128 
4  BLKB 87.68 4.96 14.36 41.81 0.0062 

In [38]: df[['Ticker']].join(df[['P/E','Dividend']].rank(method='dense')) 
Out[38]: 
    Ticker P/E Dividend 
No. 
1  NTCT 4.0  3.0 
2  GWRE 3.0  3.0 
3  PEGA 2.0  2.0 
4  BLKB 1.0  1.0

来源

2017-04-08 16:34:39 MaxU

如果我正确地阅读了代码，应该是''coerce''''' coerse''只能作为一个漏洞意外工作。 – DSM

@DSM，当然，这是一种类型，谢谢！ – MaxU

-1

您应该使用rank method：

df.rank(method='min', ascending=False)

然后，你可以选择你想要的列，并从那里拿到它来制作新的DataFrame。

来源

2017-04-08 16:36:42

排名数据框列

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