python 特定の値（最大値）以降のレコードに順位をつけたい

Question

実現したいこと

特定の値（最大値）以降のレコードに順位をつけたい

使用データ

import pandas as pd
import io

data = """
SaleDate,UserId,Diff
2017-01-01,47,2
2016-02-04,47,21
2016-07-01,48,42
2017-02-01,49,24
2018-04-01,50,12
2019-05-06,51,32
2017-02-01,48,2
2018-04-01,48,11
2019-05-06,48,6
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['SaleDate'])
df

#     SaleDate    UserId   Diff
#0    2016-01-01    47      2
#1    2016-02-04    47      21
#2    2016-07-01    47      42
#3    2017-02-01    47      24
#4    2018-04-01    47      12
#5    2019-05-06    47      32
#6    2017-02-01    48      2
#7    2018-04-01    48      11
#8    2019-05-06    48      6

希望データ

#     SaleDate    UserId   Diff   Rank
#0    2016-01-01    47      2      0
#1    2016-02-04    47      21     0
#2    2016-07-01    47      42     1
#3    2017-02-01    47      24     2
#4    2018-04-01    47      12     3
#5    2019-05-06    47      32     4
#6    2017-02-01    48      2      0
#7    2018-04-01    48      11     1
#8    2019-05-06    48      6      2

→Diffカラムの最大値（42）以降（SaleDate順）に順位をつけたいです。

試したこと

ddf = df.groupby('UserId')
df = df.loc[ddf['Diff'].idxmax(),:]

→最大値行の抽出はできましたが、これ以降の行を取ることができません。
行き詰まり、困っています。

お詳しい方、ご教授いただきたいです。
何卒よろしくお願いいたします。

Answer 1

何を行いたいのか今ひとつ理解しておりませんが、SaleDateに時間順に順番をつけたいということでしょうか？
であれば Series.rank()が使えます

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.rank.html

df['rank'] = df['SaleDate'].rank(method='min')

【追記】

df['rank'] = df.loc[(df['Diff'] == 42).cumsum()>0, 'SaleDate'].rank()
df['rank'] = df['rank'].fillna(0)

Comments

[退会済みユーザー]

magichan様

いつもありがとうございます。
データ内容がわかりずらいため修正しました。

Diffの最大値42以降の日付データに順位をつけたいと思っています。
※最大値42以前のデータには0もしくはNullにしたいです。

何卒よろしくお願いいたします。

[magichan]

これで合ってます？
42以前は NaN で良いなら２行目は不要

[退会済みユーザー]

magichan様

いつもありがとうございます！
こちらイメージ通りですが、user_idが複数になった場合にuser_idごとの方法はありますでしょうか？

groupby との併用はできないようで、
アドバイスいただけましたら、幸いです。

[magichan]

UserId毎に上記の処理を行うのであれば、

df['rank']= df.groupby('UserId', group_keys=False).apply(lambda d: d.loc[(d['Diff'] == 42).cumsum()>0, 'SaleDate'].rank())

となります。

[退会済みユーザー]

早速のご回答、ありがとうございました！
無事分析を進めることができました。

次回も何卒よろしくお願いいたします。

Answer 2

pandasで複数のキーでソートしたいと理解しました。
それなら、
【超基礎】python pandas dataframe sort 複数の並び糧
をご覧になったら如何でしょうか。

Comments

[退会済みユーザー]

ikapy様

ご回答ありがとうございます。
ソートではなく、日付による順位づけを行いたく思っております。