Есть ли способ ранжировать некоторые элементы в pandas кадре данных и исключать другие? - PullRequest
Новая
       20

Есть ли способ ранжировать некоторые элементы в pandas кадре данных и исключать другие?

1 голос
/ 17 марта 2020

У меня есть pandas фрейм данных под названием ranks с моими кластерами и их ключевыми показателями. Я оцениваю их, используя rank(), однако есть два указанных c кластера, которые я хочу ранжировать по-разному для других. 

ranks = pd.DataFrame(data={'Cluster': ['0', '1', '2',
                                   '3', '4', '5','6', '7', '8', '9'],
                        'No. Customers': [145118, 
                                        2, 
                                        1236, 
                                        219847, 
                                        9837,
                                        64865,
                                        3855,
                                        219549,
                                        34171,
                                        3924120],  
                        'Ave. Recency': [39.0197, 
                                        47.0, 
                                        15.9716, 
                                        41.9736, 
                                        23.9330,
                                        24.8281,
                                        26.5647,
                                        17.7493,
                                        23.5205,
                                        24.7933],
                        'Ave. Frequency': [1.7264, 
                                        19.0, 
                                        24.9101, 
                                        3.0682, 
                                        3.2735,
                                        1.8599,
                                        3.9304,
                                        3.3356,
                                        9.1703,
                                        1.1684],
                        'Ave. Monetary': [14971.85, 
                                        237270.00, 
                                        126992.79, 
                                        17701.64, 
                                        172642.35,
                                        13159.21,
                                        54333.56,
                                        17570.67,
                                        42136.68,
                                        4754.76]})
ranks['Ave. Spend'] = ranks['Ave. Monetary']/ranks['Ave. Frequency']

   Cluster   No. Customers| Ave. Recency| Ave. Frequency| Ave. Monetary| Ave. Spend|
0    0           145118        39.0197       1.7264         14,971.85     8,672.07
1    1           2             47.0          19.0          237,270.00    12,487.89
2    2           1236          15.9716       24.9101       126,992.79     5,098.02
3    3           219847        41.9736       3.0682         17,701.64     5,769.23
4    4           9837          23.9330       3.2735        172,642.35    52,738.42
5    5           64865         24.8281       1.8599         13,159.21     7,075.19
6    6           3855          26.5647       3.9304         54,333.56    13,823.64
7    7           219549        17.7493       3.3356         17,570.67     5,267.52
8    8           34171         23.5205       9.1703         42,136.68     4,594.89
9    9           3924120       24.7933       1.1684          4,754.76     4,069.21

Затем я применяю метод rank() следующим образом: 

ranks['r_rank'] = ranks['Ave. Recency'].rank()
ranks['f_rank'] = ranks['Ave. Frequency'].rank(ascending=False)
ranks['m_rank'] = ranks['Ave. Monetary'].rank(ascending=False)
ranks['s_rank'] = ranks['Ave. Spend'].rank(ascending=False)
ranks['overall'] = ranks.apply(lambda row: row.r_rank + row.f_rank + row.m_rank + row.s_rank, axis=1)
ranks['overall_rank'] = ranks['overall'].rank(method='first')

Что дает мне это: 

   Cluster  No. Customers|Ave. Recency|Ave. Frequency|Ave. Monetary|Ave. Spend|r_rank|f_rank|m_rank|s_rank|overall|overall_rank
0    0          145118       39.0197      1.7264        14,971.85    8,672.07     8     9       8      4      29        9     
1    1          2            47.0         19.0         237,270.00   12,487.89     10    2       1      3      16        3 
2    2          1236         15.9716      24.9101      126,992.79    5,098.02     1     1       3      8      13        1
3    3          219847       41.9736      3.0682        17,701.64    5,769.23     9     7       6      6      28        7
4    4          9837         23.9330      3.2735       172,642.35   52,738.42     4     6       2      1      13        2
5    5          64865        24.8281      1.8599        13,159.21    7,075.19     6     8       9      5      28        8
6    6          3855         26.5647      3.9304        54,333.56   13,823.64     7     4       4      2      17        4
7    7          219549       17.7493      3.3356        17,570.67    5,267.52     2     5       7      7      21        6
8    8          34171        23.5205      9.1703        42,136.68    4,594.89     3     3       5      9      20        5
9    9          3924120      24.7933      1.1684         4,754.76    4,069.21     5     10      10     10     35        10

Это делает то, что он должен делать, однако кластер с самым высоким Ave. Spend должен быть всегда ранжирован в 1, а кластер с самым высоким значением Ave. Recency нужно всегда занимать последнее место.

Поэтому я изменил приведенный выше код, чтобы он выглядел так: 

if(ranks['s_rank'].min() == 1):
    ranks['overall_rank_2'] = 1
elif(ranks['r_rank'].max() == len(ranks)):
    ranks['overall_rank_2'] = len(ranks)
else:
    ranks_2 = ranks.drop(ranks.index[[ranks[ranks['s_rank'] == ranks['s_rank'].min()].index[0],ranks[ranks['r_rank'] == ranks['r_rank'].max()].index[0]]])
    ranks_2['r_rank'] = ranks_2['Ave. Recency'].rank()
    ranks_2['f_rank'] = ranks_2['Ave. Frequency'].rank(ascending=False)
    ranks_2['m_rank'] = ranks_2['Ave. Monetary'].rank(ascending=False)
    ranks_2['s_rank'] = ranks_2['Ave. Spend'].rank(ascending=False)
    ranks_2['overall'] = ranks.apply(lambda row: row.r_rank + row.f_rank + row.m_rank + row.s_rank, axis=1)
    ranks['overall_rank_2'] = ranks_2['overall'].rank(method='first')

Затем я получаю это 

   Cluster  No. Customers|Ave. Recency|Ave. Frequency|Ave. Monetary|Ave. Spend|r_rank|f_rank|m_rank|s_rank|overall|overall_rank|overall_rank_2
0    0          145118       39.0197      1.7264        14,971.85    8,672.07     8     9       8      4      29        9             1     
1    1          2            47.0         19.0         237,270.00   12,487.89     10    2       1      3      16        3             1 
2    2          1236         15.9716      24.9101      126,992.79    5,098.02     1     1       3      8      13        1             1
3    3          219847       41.9736      3.0682        17,701.64    5,769.23     9     7       6      6      28        7             1
4    4          9837         23.9330      3.2735       172,642.35   52,738.42     4     6       2      1      13        2             1
5    5          64865        24.8281      1.8599        13,159.21    7,075.19     6     8       9      5      28        8             1
6    6          3855         26.5647      3.9304        54,333.56   13,823.64     7     4       4      2      17        4             1
7    7          219549       17.7493      3.3356        17,570.67    5,267.52     2     5       7      7      21        6             1
8    8          34171        23.5205      9.1703        42,136.68    4,594.89     3     3       5      9      20        5             1
9    9          3924120      24.7933      1.1684         4,754.76    4,069.21     5     10      10     10     35        10            1

Пожалуйста, помогите мне изменить вышеприведенное утверждение if или, возможно, порекомендовать другой подход. Этот курс должен быть как можно более динамичным c.

1 Ответ

2 голосов
/ 17 марта 2020

Таким образом, вы хотите настраивать ранжирование на вашем фрейме данных, где кластер (/ строка) с наивысшим Ave. Spend всегда занимает 1, а тот, который имеет наивысший Ave. Recency, всегда занимает последнее место.

Решение состоит из пяти строк. Примечания:

  • У вас была правильная идея с DataFrame.drop(), просто используйте idxmax(), чтобы получить индекс обеих строк, которые будут нуждаться в специальной обработке, и сохранить его, чтобы вы не делали этого. вам нужно огромное громоздкое логическое выражение фильтра в вашем drop.
  • Не нужно создавать столько временных столбцов или временной копии ranks_2 = ranks.drop(...); просто передайте результат drop() в rank() ...
  • ... через .sum(axis=1) в нужных столбцах, не нужно определять лямбду или сохранить его вывод во временном интервале. столбец 'overall '.
  • ... тогда мы просто вводим эти суммы рангов в rank(), что даст нам значения от 1..8, поэтому мы добавляем 1 для смещения результатов rank() будет 2,9. (Вы можете обобщить это).
  • И мы вручную установили 'total_rank' для строк Ave. Spend, Ave. Recency.
  • (Да, вы также можете реализовать все это как пользовательскую функцию чьи входные данные - это четыре Ave. столбца или четыре *_rank столбца.)

Код: (см. образец для чтения в вашем фрейме данных, в следующий раз, пожалуйста, сделайте ваш пример MCVE, чтобы помочь нам помочь вам) 

# Compute raw ranks like you do
ranks['r_rank'] = ranks['Ave. Recency'].rank()
ranks['f_rank'] = ranks['Ave. Frequency'].rank(ascending=False)
ranks['m_rank'] = ranks['Ave. Monetary'].rank(ascending=False)
ranks['s_rank'] = ranks['Ave. Spend'].rank(ascending=False)

# Find the indices of both the highest AveSpend and AveRecency    
ismax = ranks['Ave. Spend'].idxmax()
irmax = ranks['Ave. Recency'].idxmax()

# Get the overall ranking for every row other than these... add 1 to offset for excluding the max-AveSpend row:
ranks['overall_rank'] = 1 + ranks.drop(index = [ismax,irmax]) [['r_rank','f_rank','m_rank','s_rank']].sum(axis=1).rank(method='first')

# (Note: in .loc[], can't mix indices (ismax) with column-names)
ranks.loc[ ranks['Ave. Spend'].idxmax(), 'overall_rank' ] = 1 
ranks.loc[ ranks['Ave. Recency'].idxmax(), 'overall_rank' ] = len(ranks)

И вот шаблон для получения ваших данных: 

import pandas as pd

from io import StringIO

# """Cluster   No. Customers| Ave. Recency| Ave. Frequency| Ave. Monetary| Ave. Spend|
dat = """
0           145118        39.0197       1.7264         14,971.85     8,672.07
1           2             47.0          19.0          237,270.00    12,487.89
2           1236          15.9716       24.9101       126,992.79     5,098.02
3           219847        41.9736       3.0682         17,701.64     5,769.23
4           9837          23.9330       3.2735        172,642.35    52,738.42
5           64865         24.8281       1.8599         13,159.21     7,075.19
6           3855          26.5647       3.9304         54,333.56    13,823.64
7           219549        17.7493       3.3356         17,570.67     5,267.52
8           34171         23.5205       9.1703         42,136.68     4,594.89
9           3924120       24.7933       1.1684          4,754.76     4,069.21 """

# Remove the comma thousands-separator, to prevent your floats being read in as string
dat = dat.replace(',', '')

ranks = pd.read_csv(StringIO(dat), sep='\s+', names=
    "Cluster|No. Customers|Ave. Recency|Ave. Frequency|Ave. Monetary|Ave. Spend".split('|'))
...