问题描述
我想用 Pandas 计算 Excel 作为 PERCENTRANK.INC 的结果
函数名称中的排名相当混乱，因为实际上它只是计算一个值低于列的所有值的次数，除以值的计数减 1，见图
以下代码段正确地重新计算了 Excel 函数，尽管我发现它很慢，所以我想知道是否有更快的方法来做到这一点：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col': {0: 13, 1: 12, 2: 8, 3: 4, 4: 4, 5: 2, 6: 1, 7: 1, 8: 1}})
print(df)
def func2(t, comp):
return (df[comp] < t).sum()
df['col1'] = df['col'].apply(func2, comp='col') / (df['col'].count()-1)
print(df)
1楼
答案是将 apply 与 axis=1 一起使用，下面的速度更快，并且完美地模仿了 excel 功能
df2 = df[testcol].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').dropna().to_frame()
df[newcol] = df2.apply(lambda x: (sum(x[testcol] > df2[testcol]) / (df2.count() - 1)).round(3), axis=1)