pandas.core.window.rolling.Rolling.rank#

Rolling.rank(метод='average', ascending=True, pct=False, numeric_only=False)[источник]#

Вычислить скользящий ранг.

Добавлено в версии 1.4.0.

Параметры:
метод{‘average’, ‘min’, ‘max’}, по умолчанию ‘average’

Как ранжировать группу записей, имеющих одинаковое значение (т.е. ничьи):

  • среднее: средний ранг группы

  • min: наименьший ранг в группе

  • max: наивысший ранг в группе

ascendingbool, по умолчанию True

Следует ли ранжировать элементы в порядке возрастания.

pctbool, по умолчанию False

Отображать ли возвращаемые ранги в процентильной форме.

numeric_onlybool, по умолчанию False

Включать только столбцы с типами float, int, boolean.

Добавлено в версии 1.5.0.

Возвращает:
Series или DataFrame

Тип возвращаемого значения такой же, как у исходного объекта с np.float64 тип данных.

Смотрите также

pandas.Series.rolling

Вызов rolling с данными Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов rolling с DataFrames.

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