pandas组内排序并在每个分组内按序打上序号的操作示例

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问题：

pandas组内排序，并在每个分组内按序打上序号

描述：

pandas dataframe 对dep_id组内的salary排序。希望给下面原本只有前三列的dataframe，添加上第四列。

等价于sql里的排序函数 row_number() over() 功能

假设我已经建好了仅有前三列的dataframe，数据集命名为 MyData，

解决方案如下：

MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()

结果如下：

补充：Pandas.DataFrame实现分组、排序并且为分组插入排名

1. 示例数据（各班级学生得分）

import pandas as pddata_dict = {"name":        ["Rose", "Jack", "Tom", "Kyle", "Jery", "Adam", "Bill", "David", "Denny", "Evan"],      "class": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1],      "score": [88, 92, 38, 98, 22, 65, 45, 53, 97, 100]}df = pd.DataFrame(data=data_dict)df

2. 按班级分组

df = df.groupby('class', sort=False)\    .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\    .reset_index(drop=True)df

3. 给各分组班级增加排名列

df["rank"] = None# 标识班级flag = df.loc[0].values[1]rank = 0for i in range(len(df)):  temp = df.loc[i].values[1]  if (temp == flag).all():    # 同一班级    rank += 1  else:    # 不同班级，重新计算排名    flag = temp    rank = 1  df.loc[i, "rank"] = rankdf

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