ラベル別ランキングをラベル数で割ったデータを求めたい
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前提・実現したいこと
以下のようなラベルと元データに対して、ラベル別にランキングを付けた上で
ランク値＝ラベル別ランキング/ラベル別のデータ数
としてデータを返したいと考えています。
| ラベル | 元データ | （返す値）ランク値 |
|---|---|---|
| A | 2.1 | 0.333(=1/3) |
| A | -1.5 | 1(=3/3) |
| A | -0.1 | 0.666=(2/3) |
| B | 0.1 | 0.5(=3/6) |
| B | 4.5 | 0.167(=1/6) |
| B | -3.0 | 1(=6/6) |
| B | 1.1 | 0.333(=2/6) |
| B | -0.3 | 0.666(=4/6) |
| B | -0.7 | 0.833(=5/6) |
| C | -0.4 | 4/n |
| ・・・ | ・・・ |
発生している問題・エラーメッセージ
ラベルに含まれるデータ数がラベルによって違うため
ランク値＝ラベル別ランキング/最も多いデータ数を持つラベルのデータ数
となってしまいます。
（下記はラベル「B」が最大のデータ数を持つものであった場合）| ラベル | 元値 | ランク値 |
|---|---|---|
| A | 2.1 | 0.167(=1/6) |
| A | -1.5 | 0.5(=3/6) |
| A | -0.1 | 0.333=(2/6) |
| B | 0.1 | 0.5(=3/6) |
| B | 4.5 | 0.167(=1/6) |
| B | -3.0 | 1(=6/6) |
| B | 1.1 | 0.333(=2/6) |
| ・・・ | ・・・ |
該当のソースコード
#イメージです
import pandas as pd
dataframe = ({'rabel': ['A','A','A','B','B','B','B','B','B'],
'value': [2.1, -1.5, -0.1, 4.5, -3.0, 1.1, -0.3, -0.7, -0.4]})
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
divmax = lambda x: x / (x.max())
rank_data = dataframe.groupby(['rabel'])['value'].rank().transform(divmax)
rank_data試したこと
別にラベルごとにデータ数の取得を行って割ればいいのですが、綺麗に処理する方向が分かりません。
上の処理を（データフレームを引数とした）関数にしたいのでなるべく簡素に書ければと思います。
よろしくお願いします。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
| ここにより詳細な情報を記載してください。 | 列1 | 列2 | 列3 |
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checkベストアンサー
+2
やりたいことは、こういうことですかね
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'label': ['A','A','A','B','B','B','B','B','B'],
'value': [2.1, -1.5, -0.1, 4.5, -3.0, 1.1, -0.3, -0.7, -0.4]})
df['lavel_value'] = df.groupby('label').apply(lambda d:d[['value']].rank(ascending=False) / len(d))
print(df)
# label value lavel_value
#0 A 2.1 0.333333
#1 A -1.5 1.000000
#2 A -0.1 0.666667
#3 B 4.5 0.166667
#4 B -3.0 1.000000
#5 B 1.1 0.333333
#6 B -0.3 0.500000
#7 B -0.7 0.833333
#8 B -0.4 0.666667投稿
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dataframe = ({'rabel': ['A','A','A','B','B','B','B','B','B'],
'value': [2.1, -1.5, -0.1, 4.5, -3.0, 1.1, -0.3, -0.7, -0.4]})
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
# 特定の要素の数をカウント
count = (dataframe['rabel'] == 'A').sum()
print(count)
# 3
こんな感じで要素数はカウントできると思います。
プログラムの説明についてはこちらのサイトに丸投げします。
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2019/05/21 20:22