熊猫排名：将特定值移至底部

Question

我想根据其他一些变量为数据框创建加权排名（参见下面的示例）。但是，0 表示分数数据缺失，因此该行应获得最低排名值。我知道 na_option，但我不想更改 Score 列中的值。因为我想尝试不同的布尔组合，代码必须灵活地升序和降序。

    Id Score1 Score2 Score3
    1    5       0      8 
    2   -4       2      6
    3    3       1      5
    4    0      -4     -3

w1, w2, w3 = 0.4, 0,3, 0.3
boolean1, boolean2, boolean3 = True, False, True
df['tmp_rank1'] = df[Score1].rank(ascending=boolean1)
df['tmp_rank2'] = df[Score2].rank(ascending=boolean2)
df['tmp_rank3'] = df[Score3].rank(ascending=boolean3)
df['final_rank'] = df['tmp_rank1'] * w1 + df['tmp_rank2'] * w2 + df['tmp_rank3'] * w3

Answer 1

IIUC，我认为您可以在创建 rank 和 na_option 之前使用 mask 将 0 替换为 nan，但永远不要将 nan 分配回原始列

w1, w2, w3 = 0.4, 0.3, 0.3
boolean1, boolean2, boolean3 = True, False, True
df['tmp_rank1'] = df['Score1'].mask(df['Score1'].eq(0))\
                              .rank(ascending=boolean1, na_option='bottom')
df['tmp_rank2'] = df['Score2'].mask(df['Score2'].eq(0))\
                              .rank(ascending=boolean2, na_option='bottom')
df['tmp_rank3'] = df['Score3'].mask(df['Score3'].eq(0))\
                              .rank(ascending=boolean3, na_option='bottom')
df['final_rank'] = df['tmp_rank1'] * w1 + df['tmp_rank2'] * w2 + df['tmp_rank3'] * w3

熊猫排名：将特定值移至底部

Panda ranking: move certain value to bottom

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