基于两列的排名值
Ranking values based on two columns
我正在尝试设计一种方法，根据他们的电话phone持续时间和保证金从最好到最差对帐户进行排名。
数据是这样的；
ID TIME_ON_PHONE MARGIN
1 1235 1256
2 12 124
3 1635 0
4 124 652
5 0 4566
关于如何从最好到最差对它们进行排名有什么建议吗？
ID 5 = 最好，因为我们没有在 phone 上花时间，但他们的利润率最高。
ID 3 = 最差，因为我们在 phone 上花费了很长时间，但没有订单。
我已将其放入 excel 以尝试设计解决方案，但我无法获得正确的排名。
我建议创建一个新指标，例如
新指标 = 保证金/时间 phone
比较每一行。
要使用此指标创建列，只需使用：
dataframe["new_metric"] = dataframe["MARGIN"]/dataframe["TIME_ON_PHONE"]
TIME_ON_PHONE 列中的值为 0 会导致错误，因此我建议将这些值替换为非常小的值，例如 0.001 或其他值。
之后，您可以简单地使用这行代码对行进行排序：
dataframe = dataframe.sort_values("new_metric", ascending = False)
这样你最终会得到第一个 ID 是最好的，第二个 ID 是第二好的......等等
希望对您有所帮助。
我正在尝试设计一种方法，根据他们的电话phone持续时间和保证金从最好到最差对帐户进行排名。
数据是这样的；
ID TIME_ON_PHONE MARGIN
1 1235 1256
2 12 124
3 1635 0
4 124 652
5 0 4566
关于如何从最好到最差对它们进行排名有什么建议吗？
ID 5 = 最好，因为我们没有在 phone 上花时间，但他们的利润率最高。
ID 3 = 最差，因为我们在 phone 上花费了很长时间，但没有订单。
我已将其放入 excel 以尝试设计解决方案，但我无法获得正确的排名。
我建议创建一个新指标，例如
新指标 = 保证金/时间 phone
比较每一行。
要使用此指标创建列，只需使用：
dataframe["new_metric"] = dataframe["MARGIN"]/dataframe["TIME_ON_PHONE"]
TIME_ON_PHONE 列中的值为 0 会导致错误，因此我建议将这些值替换为非常小的值，例如 0.001 或其他值。
之后，您可以简单地使用这行代码对行进行排序：
dataframe = dataframe.sort_values("new_metric", ascending = False)
这样你最终会得到第一个 ID 是最好的，第二个 ID 是第二好的......等等
希望对您有所帮助。