Python中rankdata()函数的介绍和使用技巧

python中的rankdata()函数位于scipy库的stats模块中，用于计算一组数据的排名。该函数将数组中的元素进行排序，并返回每个元素的排名。如果有多个元素具有相同的值，则它们将被分配相同的排名，并且下一个排名将会跳过相应数量的位置。

rankdata()函数的具体用法如下：

scipy.stats.rankdata(a, method='average', axis=0, na_option='keep')

其中，rankdata()函数的参数为:

- a: 数组或列表，待计算排名的数据。

- method: 可选参数，指定计算排名的方法。默认值为'average'，表示相同值的元素将分配平均排名。其他可选值还有'min'（相同值元素分配最低排名）和'max'（相同值元素分配最高排名）。

- axis: 可选参数，指定计算排名的轴。默认值为0，表示在每列中计算排名。可以使用1以在每行中计算排名。

- na_option: 可选参数，指定处理缺失值的方法。默认值为'keep'，表示保留缺失值的原始位置。其他可选值还有'top'（将缺失值置于最高排名）和'bottom'（将缺失值置于最低排名）。

下面通过几个具体的例子来展示rankdata()函数的使用技巧：

例子1：计算一组数值的排名

import numpy as np
from scipy.stats import rankdata

data = [5, 3, 7, 1, 9]
rank = rankdata(data)
print(rank)

输出结果为：[2. 1. 3. 0. 4.]，表示数组data中的元素在排序后的排名。

例子2：计算二维数组每列的排名

import numpy as np
from scipy.stats import rankdata

data = np.array([[5, 3, 7], [1, 9, 2]])
rank = rankdata(data, axis=0)
print(rank)

输出结果为：[[2. 1. 2.], [1. 2. 1.]]，表示二维数组每列的元素在排序后的排名。

例子3：计算排名时处理缺失值

import numpy as np
from scipy.stats import rankdata

data = [5, 3, np.nan, 1, 9]
rank = rankdata(data, na_option='top')
print(rank)

输出结果为：[ 3. 2. nan 1. 4.]，表示排名时将缺失值置于最高排名。

通过以上示例，可以看到rankdata()函数是一个非常方便的工具，用于计算数据的排名。在实际的数据分析中，排名常常用于描述数据的相对大小和排序，rankdata()函数可以帮助我们快速地进行排名计算。