计算Pandas中分组扩展窗口的百分位排名

本文详细介绍了如何在pandas dataframe中，结合`groupby`和`expanding`函数，高效准确地计算指定值在各组扩展窗口内的百分位排名。通过一个实际示例，我们阐明了`apply`方法中lambda函数正确使用`x`参数的关键，避免了常见的错误，并提供了清晰的代码实现和解释，旨在帮助读者掌握此复杂数据转换技巧。

在数据分析中，计算特定值相对于一组数据的百分位排名是一个常见需求。当需要进一步结合分组（groupby）和扩展窗口（expanding）进行计算时，Pandas提供了强大的工具，但其使用方式需要精确理解，特别是涉及到apply函数与lambda表达式的结合。

理解问题：分组扩展窗口的百分位排名

我们的目标是实现以下三点：

1. 计算一个值相对于一组值的百分位排名。
2. 按指定的分组进行计算。
3. 在数据框的扩展窗口内进行计算。

这意味着对于每个组，我们将从该组的第一个元素开始，逐步扩展窗口，并在每个扩展点计算当前值在该窗口内的百分位排名。

常见误区与正确使用apply

许多用户在尝试实现这一功能时，可能会遇到apply函数中lambda表达式参数使用不当的问题。例如，一个常见的错误尝试可能如下：

# 错误的示例
# df['pct'] = df.groupby(['Category']).expanding(1).apply(lambda x: stats.percentileofscore(df['values'], 1)).reset_index(0, drop=True)

这个错误在于lambda x: stats.percentileofscore(df['values'], 1)。当apply方法与groupby().expanding()结合使用时，lambda函数中的x参数代表的是当前正在处理的扩展窗口的数据（通常是一个Series或DataFrame）。然而，在上述错误示例中，x被定义了却未被使用，而是直接引用了整个df['values']列，并且第二个参数1是硬编码的，这显然不符合在扩展窗口内计算当前值百分位排名的需求。

正确的方法是确保lambda函数能够接收并处理x（即当前的扩展窗口数据），并在此基础上进行百分位排名计算。scipy.stats.percentileofscore(a, score)函数需要两个参数：a是用于计算百分位排名的数据数组，score是我们要查找其排名分数的具体值。

解决方案：使用groupby().expanding().apply()

为了正确地实现分组扩展窗口的百分位排名计算，我们需要构建一个示例数据集，并展示如何使用scipy.stats.percentileofscore与apply函数。

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首先，导入必要的库并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import percentileofscore

# 构建示例数据
df = pd.DataFrame([
    ['alex', 'alex', 'bob', 'alex', 'bob', 'alex', 'bob', 'bob'],
    [0, 3, 10, 1, 15, 6, 12, 18]              
]).T
df.columns = ['Category', 'values']
df['values'] = pd.to_numeric(df['values']) # 确保'values'列是数值类型
print("原始DataFrame:")
print(df)

接下来，我们应用正确的逻辑来计算百分位排名：

# 建议的修复和正确实现
# 对于每个扩展窗口 x，我们计算 x 中最后一个元素（即当前值）相对于整个窗口 x 的百分位排名
df['pct'] = df.groupby(['Category']) \
              .expanding(1)['values'] \
              .apply(lambda x: percentileofscore(x, x.iloc[-1])) \
              .reset_index(level=0, drop=True)

print("\n计算百分位排名后的DataFrame:")
print(df)

代码解析：

1. df.groupby(['Category']): 首先，我们根据'Category'列对DataFrame进行分组。这将确保后续的计算是针对每个类别独立进行的。
2. .expanding(1)['values']: 在每个组内，我们创建一个扩展窗口。expanding(1)表示窗口从每个组的第一个元素开始，并随着行数的增加而扩展。我们只对'values'列应用此操作。
3. .apply(lambda x: percentileofscore(x, x.iloc[-1])): 这是核心部分。
   • apply函数将对每个扩展窗口（由x表示）执行lambda函数。
   • x在每次调用时都是一个Pandas Series，代表了当前扩展窗口内的所有'values'。
   • x.iloc[-1]获取当前窗口的最后一个元素，这个元素就是我们想要计算其百分位排名的“当前值”。
   • percentileofscore(x, x.iloc[-1])计算x.iloc[-1]在整个x（当前扩展窗口的数据）中的百分位排名。
4. .reset_index(level=0, drop=True): groupby().expanding()操作会引入多级索引。reset_index(level=0, drop=True)用于移除由groupby操作引入的额外索引层（即'Category'索引），使结果Series的索引与原始DataFrame的索引对齐，方便将结果赋值回DataFrame。

结果分析

运行上述代码后，df将新增一列'pct'，其中包含了每个值在其所属类别的扩展窗口内的百分位排名。例如，对于'alex'类别，当values为3时，其百分位排名是相对于[0, 3]计算的；当values为1时，其百分位排名是相对于[0, 3, 1]计算的，以此类推。

注意事项与总结

• 数据类型： 确保用于计算百分位排名的列是数值类型。如果不是，需要使用pd.to_numeric()进行转换。
• percentileofscore的理解： percentileofscore(a, score)函数返回的是score在数据集a中大于或等于score的观测值的百分比。默认情况下，它使用“严格小于”的定义，即percentileofscore([1,2,3,4], 2)会返回50.0（2是中位数），但如果数据中有重复值，其行为可能需要进一步了解其kind参数。
• 性能考量： 对于非常大的数据集，apply函数可能会相对较慢。在某些情况下，可以考虑使用Numba或Cython进行优化，或者寻找Pandas内置的、更优化的函数（如果存在的话）。然而，对于大多数常见场景，这种方法是清晰且高效的。
• expanding(min_periods=1)： min_periods=1是默认值，表示窗口至少需要一个观测值才能进行计算。如果设置为更大的值，那么在窗口达到该大小时之前，结果将是NaN。

通过本文的详细解释和示例，读者应该能够清晰地理解并正确应用groupby().expanding().apply()组合，在Pandas中高效地计算分组扩展窗口的百分位排名，从而解决复杂的数据分析挑战。

以上就是计算Pandas中分组扩展窗口的百分位排名的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！