pandas.core.window.rolling.Rolling.rank
- Rolling.rank(method='average', ascending=True, pct=False, numeric_only=False)[source]
-
Вычисление скользящего ранга.
Добавлен в версии 1.4.0.
- Параметры:
-
- method:{‘average’, ‘min’, ‘max’}, по умолчанию ‘average’
-
Как ранжировать группу записей с одинаковым значением (т.е. совпадения):
average: средний ранг группы
min: наименьший ранг в группе
max: наибольший ранг в группе
- ascending:bool, по умолчанию True
-
Указывает, нужно ли ранжировать элементы в порядке возрастания.
- pct:bool, по умолчанию False
-
Указывает, нужно ли отображать полученные ранги в процентильном виде.
- numeric_only:bool, по умолчанию False
-
Включать только числовые, целые, булевы столбцы.
Добавлен в версии 1.5.0.
- Возвращает:
-
- Series или DataFrame
-
Тип возвращаемого значения совпадает с исходным объектом с типом
np.float64.
См. также
pandas.Series.rolling-
Вызов rolling с данными Series.
pandas.DataFrame.rolling-
Вызов rolling с данными DataFrame.
pandas.Series.rank-
Агрегирование ранга для Series.
pandas.DataFrame.rank-
Агрегирование ранга для DataFrame.
Примеры
>>> s = pd.Series([1, 4, 2, 3, 5, 3]) >>> s.rolling(3).rank() 0 NaN 1 NaN 2 2.0 3 2.0 4 3.0 5 1.5 dtype: float64
>>> s.rolling(3).rank(method="max") 0 NaN 1 NaN 2 2.0 3 2.0 4 3.0 5 2.0 dtype: float64
>>> s.rolling(3).rank(method="min") 0 NaN 1 NaN 2 2.0 3 2.0 4 3.0 5 1.0 dtype: float64
© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/2.2.2/reference/api/pandas.core.window.rolling.Rolling.rank.html