按值查找用户排名答案

【问题标题】：find rank of user by value按值查找用户排名
【发布时间】：2020-03-02 11:14:29
【问题描述】：

如何按值查找用户的排名。

data = [
        {
            "playerId": 2,
            "value": 196763.8
        },
        {
           "playerId": 3,
           "value": 196763.8
        },
        {
           "playerId": 44,
           "value": 196764
        }
]

我试过了：

index = [ x['playerId'] for x in data ].index(3) #3 playerId
rank = index+1

我得到的排名是：2

playerId 2 和 3 的 Rank 应为 1（因为值相同 196763.8 ），而 playerId 44 的 rank 将为 2

【问题讨论】：

您的列表没有以任何方式排序，即使它没有代码来检查并列分数。此外列表是 0 索引
请尝试排序列表 newlist = sorted(data, key=lambda k: k['value'],reverse=True)
这能回答你的问题吗？ How to sort List of dict
分数低的玩家是第一名？
这是一个有趣的问题，不应该被关闭。

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

您需要按value 对列表进行排序，并查找是否有一些player_id 与其他@ 具有相同的分数并将它们合并为一个。

这应该可以解决问题：

from collections import defaultdict

new_dict = defaultdict(list)
for x in data:
    new_dict[x['value']].append(x['playerId'])  

rank_list = [[k,v] for k,v in new_dict.items()]
# Set reverse=False if lower score is considered higher rank
rank_list.sort(key=lambda k: k[0], reverse=True) 
def get_rank(player_id):
    for i in range(len(rank_list)):
        if player_id in rank_list[i][1]:

            return i+1 # list is 0 indexed thus +1

print('Rank is %s for player id %s' % (get_rank(44), 44))
> Rank is 1 for player id 44
print('Rank is %s for player id %s' % (get_rank(2), 2))
> Rank is 2 for player id 2
print('Rank is %s for player id %s' % (get_rank(3), 3))
> Rank is 2 for player id 3

【讨论】：

几个 cmets：如果您将项目存储为第一个元素是分数的序列（就像您在此处所做的那样），则不需要 key 参数，默认行为是按第一个项目排序序列，按第二个项目绘制等，但由于您没有绘制，因为您已经合并了它们，因此您设置为没有该参数。另外，我建议使用元组：rank_list = [(k,v) for k,v in new_dict.items()]，因为您不需要可变性。
更进一步，rank_list = sorted(new_dict.items(), reverse=True) 应该做到这一点，而不是使用列表推导然后排序，这样会更节省内存。

【解决方案2】：

你可以使用pandas，即：

df = pd.DataFrame(data)
df['rank'] = df['value'].rank(ascending=True, method="min").astype(int)
df = df.sort_values(by=['rank']).reset_index(drop=True)
for i in range(1, len(df)):
    last, curr = df.loc[i-1, 'rank'], df.loc[i, 'rank']
    df.loc[i, 'rank'] = last + 1 if last < curr else last

print(df)

   playerId     value  rank
0         2  196763.8     1
1         3  196763.8     1
2        44  196764.0     2

Demo

【讨论】：