我有一個這樣的數據框- Metric Value Modelf1_measure 0.854053454 Logistic_Regressionauc 0.927363382 Logistic_Regressionprecision 0.871229558 Logistic_Regressionf1_measure 0.957372309 Random_Forestauc 0.994050551 Random_Forestprecision 0.974012599 Random_Forestf1_measure 0.823266765 Naive_Bayesauc 0.91573591 Naive_Bayesprecision 0.83156611 Naive_Bayes現在我想創建另一個數據框- Model_name Rank Metric Random_Forest 1 auc Logistic_Regression 2 auc Naive_Bayes 3 auc 'auc'此數據框是使用用戶提供的Metric== 創建的。我需要創建一個新的數據框，其排名基于用戶給定的指標值，如上所示。
3 回答
30秒到達戰場
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如何使用布爾索引來提取您需要的內容，分配排名和排序：
(df[df.Metric=='auc']
.assign(Rank=lambda x: x['Value'].rank(ascending=False))
.sort_values('Rank')
)
輸出：
Metric Value Model rank
4 auc 0.994051 Random_Forest 1.0
1 auc 0.927363 Logistic_Regression 2.0
7 auc 0.915736 Naive_Bayes 3.0
一只斗牛犬
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用于boolean indexing過濾指標等于的數據框auc，然后用于Series.rank對列上過濾后的數據框進行排名Value，最后用于DataFrame.sort_values將數據框排序為Rank
df1 = df[df.Metric.eq('auc')]
df1 = df1.assign(Rank=df1.pop('Value').rank(ascending=False)).sort_values(by='Rank')
結果：
# print(df1)
Metric Model Rank
4 auc Random_Forest 1.0
1 auc Logistic_Regression 2.0
7 auc Naive_Bayes 3.0
：
慕哥6287543
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像這樣的事情怎么樣：
df[df.Metric == 'auc'].sort_values(by = 'Value', ascending = False)
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