Pandasのメソッド説明 DataFrame.rank
PandasのDataFrame.rankメソッドは、データフレーム内の要素を順位（ランキング）に変換するためのメソッドです。このメソッドを使用すると、データフレーム内の各要素について、その値が小さい順に順位が割り当てられます。rankメソッドは、データのランキングを計算し、ランク付けされたデータを新しいデータフレームとして返します。
以下は、DataFrame.rankメソッドの基本的な使い方と主要なパラメータの説明です。
基本的な使用法:
python
import pandas as pd
# サンプルデータフレームを作成
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Score': [85, 90, 78, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Score'列を基準にランクを計算
ranked_df = df.rank()
# ランク付けされたデータフレームを表示
print(ranked_df)
この例では、DataFrame.rankメソッドを使用して、’Score’列を基準に各行のランクを計算しました。ランキングは小さい順に割り当てられ、同じ値を持つ要素は同じランクが割り当てられます。
重複値の処理:
rankメソッドは、デフォルトで平均ランク（平均値のランク）を使用します。同じ値を持つ要素が複数ある場合、それらの要素には平均ランクが割り当てられます。この動作はmethodパラメータで変更できます。たとえば、method='min'を指定すると、同じ値を持つ要素に最小ランクが割り当てられます。
python # 'Score'列を基準に最小ランクを計算 ranked_df_min = df['Score'].rank(method='min')
昇順または降順のランキング:
ascendingパラメータを使用して、昇順（デフォルト）または降順のランキングを行うことができます。ascending=Trueは昇順、ascending=Falseは降順を意味します。
python # 'Score'列を降順でランク付け ranked_df_desc = df['Score'].rank(ascending=False)
DataFrame.rankメソッドは、データフレーム内のデータをランク付けするための強力なツールで、データの順序や優先度を理解するために使用されます。ランク付けは、特に競技ランキングやデータの順位付けに関連するアプリケーションで有用です。