まず最初に、Pandasをインポートします。
import pandas as pd次に、順位付けを行いたいデータをDataFrameとして作成します。
data = {'名前': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'スコア': [80, 95, 70, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)データは名前とスコアの2つの列から構成されています。ここで、スコアに基づいてデータを順位付けしたいとします。
df['順位'] = df['スコア'].rank(ascending=False)rank関数には、ascendingパラメータがあります。これをTrueに設定すると昇順で順位が付けられ、Falseに設定すると降順で順位が付けられます。上記の例では、降順で順位付けしています。
順位付けされたデータを確認するには、DataFrameを表示します。
print(df)出力結果は以下のようになります。
名前 スコア 順位
0 A 80 4.0
1 B 95 1.0
2 C 70 5.0
3 D 85 3.0
4 E 90 2.0順位は新しい列として追加され、スコアに基づいて計算されました。
rank関数にはさまざまなオプションがあります。たとえば、同じスコアの場合に同じ順位を付けるために、methodパラメータを指定することができます。デフォルトでは'min'が使用され、同じスコアの場合に最小の順位が付けられます。他のオプションとしては、'max'、'first'、'dense'などがあります。
また、rank関数はデータフレームの特定の列だけでなく、行全体や複数の列に対しても適用することができます。
以上がPandasのrank関数を使用したデータの順位付けの方法です。この記事を参考にして、データ分析の際に役立ててください。