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.float64тип данных.
Смотрите также
pandas.Series.rollingВызов rolling с данными Series.
pandas.DataFrame.rollingВызов rolling с DataFrames.
pandas.Series.rankАгрегирование ранга для Series.
pandas.DataFrame.rankАгрегирование 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