Python - 计算与包含空白单元格的数据框列相关的排名答案

【问题标题】：Python - Calculating ranks related to a dataframe column that includes blank cellsPython - 计算与包含空白单元格的数据框列相关的排名
【发布时间】：2021-04-22 19:01:50
【问题描述】：

我有一个 Panda 数据框，并且想要生成一个额外的列来保存 pd 中原始列的等级。但是，该列有空单元格。这些空单元格的排名也应该是空的。

当我使用时

df['RRanked'] = df['R'].rank(ascending=1,na_option='keep')

它仍然会为空单元格生成排名。在这种情况下，空单元格将获得最高排名。

如何为那些空单元格生成空行列？

谢谢！

【问题讨论】：

列R是什么数据类型？不需要的单元格是空的还是没有？
什么是空行？更像0？因为排名返回 None 到缺失值
type(df['R']) 给出 pandas.core.series.Series
好吧，当我使用命令时： df['RRanked'] = df['R'].rank(ascending=1,na_option='keep') 我确实得到了一个单元格的排名那在 R 中是空的。这里的空我真的是指空的。只是空白。
你能发布你的数据框的例子吗？

标签： python pandas dataframe rank

【解决方案1】：

我会将列强制转换为数值，然后您可以将 rank 与 na_option='keep' 一起使用，这不会对 NaN 进行排名。

r = pd.to_numeric(df.R, errors='coerce')
rnk = r.rank(na_option='keep')

【讨论】：

谢谢。我也试过那个。没有成功。很奇怪的东西。

【解决方案2】：

好吧，我以一种不太“干净”的方式解决了它。我设法用 NaN 替换了所有这些单元格。然后我使用了 Yefet 的友好答案：df['R'].apply(lambda x: pd.NA if x in ["NaN"] else x).rank(ascending=1)。后来，我只是将 Ranks 中的 NaN 替换为“”。这行得通。

【讨论】：