pandas.core.window.expanding.Expanding.rank

Expanding.rank(method='average', ascending=True, pct=False, numeric_only=False, **kwargs)[source]

Вычисление ранжирования с расширением.

Введено в версии 1.4.0.

Параметры

method:{‘average’, ‘min’, ‘max’}, по умолчанию ‘average’

Как ранжировать группу записей, имеющих одинаковое значение (т.е. совпадения):

• average: средний ранг группы

• min: наименьший ранг в группе

• max: наивысший ранг в группе

ascending:bool, по умолчанию True

Определяет, должны ли элементы быть ранжированы в порядке возрастания.

pct:bool, по умолчанию False

Определяет, нужно ли отображать возвращаемые ранги в виде процентилей.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только столбцы с плавающей запятой, целыми числами и булевыми значениями.

Введено в версии 1.5.0.

**kwargs

Для совместимости с NumPy и не повлияет на результат.

Устарело начиная с версии 1.5.0.

Возвращаемое значение

Series или DataFrame

Тип возвращаемого значения совпадает с исходным объектом со значением np.float64 dtype.

См. также

pandas.Series.expanding

Вызов expanding с данными Series.

pandas.DataFrame.expanding

Вызов expanding со DataFrame.

pandas.Series.rank

Агрегирование рангов для Series.

pandas.DataFrame.rank

Агрегирование рангов для DataFrame.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 4, 2, 3, 5, 3])
>>> s.expanding().rank()
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    3.5
dtype: float64

>>> s.expanding().rank(method="max")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    4.0
dtype: float64

>>> s.expanding().rank(method="min")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    3.0
dtype: float64