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：

MyData['sort_id 编程客栈 '] = 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 pd
data_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.gr 编程客栈 oupby('class', sort=False)\
    .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\
    .res www.cppcns.com et_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 = 0
for i in range(len(df)):
  temp = df.loc[i].values[1]
  if (temp == flag).all():
    # 同一班级
    rank += tivlv1
  else:
    # 不同班级，重新计算排名
 编程客栈     flag = temp
    rank = 1
  df.loc[i, "rank"] = rank
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。

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