如何基于其他列在Python中创建排名列

Question

我有一个 python 数据框，如下所示：

此数据框已按“transaction_count”降序排序。我想在该数据框中创建另一个名为“rank”的列，其中包含 cust_ID 的出现次数。我的愿望输出如下所示：

对于 cust_ID = 1234 且 transaction_count = 4，等级将为 1，对于 cust_ID = 1234 的下一次出现，等级将为 2，依此类推。

我尝试了以下方法：

df['rank'] = df["cust_ID"].value_counts()

df.head(10)

但是排名列被创建为所有 NaN 值 

任何关于如何解决这个问题的建议将不胜感激！

Answer 1

你可以做：df['rank'] = df.groupby('cust_ID')['transaction_count'].rank(ascending=False)输出：    cust_ID     associate_ID    transaction_count   rank0   1234           608          4                   1.01   1234           785          1                   2.02   4789           345          2                   1.03   3456           268          5                   1.04   3456           725          3                   2.05   3456           795          1                   3.0请注意，这不仅会给出计数，还会基于transaction_count值给出交易的排名。

Answer 2

使用groupby + cumcount：df['rank'] = df.groupby('cust_ID').cumcount() + 1print(df['rank'])输出0    11    22    13    14    25    3Name: rank, dtype: int64