Python DataFrame：ランキング順で番号を割り振るようにしたい

###前提・実現したいこと

Pythonで、あるマーケティングキャンペーンのCSVファイルを読み込み、DataFrameにあてはめた、以下のデータがあります。

やりたいこととしては、
このCOUNTRY_NAMEのカラムを集計して、利用国の多い順番に上から、順次に番号をふり、その番号を割り振ったものを、新たなカラムとして追加したいのです。

###試したこと

以下のコードを実行し各国利用のデータ情報は明らかにできました。
from collections import Counter
data=marketdata['COUNTRY_NAME']
counter = Counter(data)
for word, cnt in counter.most_common():
print word, cnt

この１７か国の各国に番号を順番に割り当て、その番号を新たなカラムに表示したいです。マッピングを使えば、結果としてはほしいものを出せましたが、以下の通り、すごく手間です。
（書いたコード）
COUNTRY_mapping={'Argentina':2,'Brazil':4, 'Canada':8,'China':13,'Denmark':11,'France':15,'Germany':7,'Italy':3,'Japan':14,'New Zealand':12,'Poland':5,'Saudi Arabia':9,'Singapore':10,'Spain':16, 'Turkey':17, 'United Kingdom':6,'United States of America':1}
marketdata['Rank_COUNTRY_NAME'] = marketdata['COUNTRY_NAME'].map(COUNTRY_mapping)

（得た結果）

最終的にしたい形はこれなのですが、手動で国名をひとつひとつかいて、番号を割り振ったのであまり効率的ではありません。これをループか何かで簡単に変換して表示する方法はないでしょうか。

エラーメッセージ ：ありません

色々と他にもやってみましたが、どうしても形になりませんでした。どうかよろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

groupby と rank 関数で目的のデータを取得して最終的にmergeメソッドでもとのdataframeと結合してみました。

python
1df = pd.read_csv('test.csv')
2df2 = df.groupby('COUNTRY_NAME').size().rank(
3  ascending=False,
4  method='first'
5).astype(int).reset_index(name='RANK')
6df = df.merge(df2, right_index=True, on='COUNTRY_NAME').sort()

test.csvの中身

0      F   41   NeverM          USA
1      M   30   NeverM       Brazil
2      F   21  Married          USA
3      M   40   NeverM        Japan
4      F   21  Married        Japan
5      M   40   NeverM          USA
6      M   40   NeverM        China
7      F   21  Married        China

実行結果

  GENDER  AGE   STATUS COUNTRY_NAME  RANK
0      F   41   NeverM          USA     1
1      M   30   NeverM       Brazil     4
2      F   21  Married          USA     1
3      M   40   NeverM        Japan     3
4      F   21  Married        Japan     3
5      M   40   NeverM          USA     1
6      M   40   NeverM        China     2
7      F   21  Married        China     2

投稿2017/04/04 00:06

編集2017/04/04 02:05