使用循环计算多列的排名答案

【问题标题】：Calculate rank for multiple columns using loop使用循环计算多列的排名
【发布时间】：2021-06-27 06:54:07
【问题描述】：

我有如下数据，

Company	rev	eps	profit
c1	23.5	20.5	40.5
c2	21.5	23.5	25.5
c3	40.5	32.5	20.5

我的预期输出是：

Company	rev	eps	profit	rev_rank	eps_rank	profit_rank
c1	23.5	20.5	40.5	2	3	1
c2	21.5	23.5	25.5	3	2	2
c3	40.5	32.5	20.5	1	1	3

我尝试了以下输出，

for i8 in list(growth_rank):
    '{}'.format(i8)+"_rank"= growth_rank[i8].rank(ascending=False)
    growth_rank.append(i8)

它说我不能分配操作员。

如何更改代码？我知道我可以简单地尝试以下代码，而不是循环，

growth_rank['rev_rank'] = growth_rank['rev'].rank(ascending=False)

但是如何遍历数据并使用循环相应地分配/创建新的排名列？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用f-strings 分配所有列而不首先通过索引[1:] 选择：

for i8 in growth_rank.columns[1:]:
    growth_rank[f"{i8}_rank"]= growth_rank[i8].rank(ascending=False).astype(int)
print (growth_rank)
  Company   rev   eps  profit  rev_rank  eps_rank  profit_rank
0      c1  23.5  20.5    40.5         2         3            1
1      c2  21.5  23.5    25.5         3         2            2
2      c3  40.5  32.5    20.5         1         1            3

或处理所有列而不首先由DataFrame.iloc 选择并使用DataFrame.join 附加到原始列：

df1 = growth_rank.iloc[:, 1:].rank(ascending=False).astype(int).add_suffix('_rank')
df = growth_rank.join(df1)
print (df)
  Company   rev   eps  profit  rev_rank  eps_rank  profit_rank
0      c1  23.5  20.5    40.5         2         3            1
1      c2  21.5  23.5    25.5         3         2            2
2      c3  40.5  32.5    20.5         1         1            3

【讨论】：