需要幫助根據(jù)輸入值分配排名/變量以及百分位數(shù)列值的位置示例：If input value = Min column value --> Rank 1input value between Min column value and P25 column value --> Rank 2input value between P75 column value and Max column value --> Rank 5input value = Max column value --> Rank 6這是示例數(shù)據(jù)： date | value | Min | P25 | P50 | P75 | Max | output --------------------------------------------------- 1-Sep| 45 | 12.0 | 28.2 | 48.9 | 85.4 | 98.0 | 3 2-Sep| 63 | 12.0 | 28.2 | 48.9 | 85.4 | 98.0 | 4 3-Sep| 87 | 12.0 | 28.2 | 48.9 | 85.4 | 98.0 | 5 4-Sep| 12 | 12.0 | 28.1 | 48.9 | 85.2 | 98.0 | 1 5-Sep| 89 | 14.2 | 28.8 | 48.9 | 85.8 | 98.0 | 5 6-Sep| 98 | 14.2 | 28.8 | 48.9 | 85.8 | 98.0 | 6 7-Sep| 41 | 14.2 | 28.8 | 48.9 | 85.6 | 97.9 | 3 8-Sep| 22 | 14.2 | 28.8 | 48.9 | 85.6 | 97.9 | 2排名字典（配置）是這樣的：（[Min:1, P25:2, P50:3, p75:4, Max:5, Max:6]如果有更好的表示方式可以更改）我嘗試過使用排序值（同時(shí)使用應(yīng)用函數(shù)），但無法找出最小/最大條件。這個(gè) pandas df 有 100k+ 行。
1 回答
梵蒂岡之花
TA貢獻(xiàn)1900條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
您可以使用np.select以下方法來執(zhí)行此操作：
cond1 = df['value'] <= df['Min']
cond2 = df['value'] <= df['P25']
cond3 = df['value'] <= df['P50']
cond4 = df['value'] <= df['P75']
cond5 = df['value'] < df['Max']
df['rank'] = np.select([cond1, cond2, cond3, cond4, cond5], [1,2,3,4,5], 6)
df
輸出：
date value Min P25 P50 P75 Max output rank
1 1-Sep 45.0 12.0 28.2 48.9 85.4 98.0 3.0 3
2 2-Sep 63.0 12.0 28.2 48.9 85.4 98.0 4.0 4
3 3-Sep 87.0 12.0 28.2 48.9 85.4 98.0 5.0 5
4 4-Sep 12.0 12.0 28.1 48.9 85.2 98.0 1.0 1
5 5-Sep 89.0 14.2 28.8 48.9 85.8 98.0 5.0 5
6 6-Sep 98.0 14.2 28.8 48.9 85.8 98.0 6.0 6
7 7-Sep 41.0 14.2 28.8 48.9 85.6 97.9 3.0 3
8 8-Sep 22.0 14.2 28.8 48.9 85.6 97.9 2.0 2
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