如何在数据透视表上应用百分位数排名？

Question

如何在数据透视表上应用百分位数排名？

虚拟数据集

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Business": ["Hotel","Hotel", "Transport", "Agri", "Tele","Hotel", "Transport", "Agri", "Tele"],
"Location": ["101","101", "101", "101", "103",'105','102','103','106'],
"Area" : ['A','A','A','A','B','C','D','B','F']})

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activity_cat_countby_subarea = df.groupby(['Area', 'Location','Business']).size().reset_index(name='counts')
activity_cat_countby_subarea = activity_cat_countby_subarea.reset_index().sort_values(['counts'], ascending=False)

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在转换为数据透视表之后，我将在总体计数级别上应用排名。

activity_cat_countby_subarea['overll_pct_rank'] = activity_cat_countby_subarea['counts'].rank(pct=True)

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但我的要求是，我需要应用基于每个业务计数的排名。也就是说，我需要找到每个企业的排名，即“酒店”和他们的计数。

如果您需要更多信息，请协助我

Answer 1

而不是这样做：

activity_cat_countby_subarea['overll_pct_rank'] = activity_cat_countby_subarea['counts'].rank(pct=True)

执行以下操作：

activity_cat_countby_subarea['overll_pct_rank']=activity_cat_countby_subarea.groupby(['Business','counts']).rank(pct=True)
activity_cat_countby_subarea.sort_index(inplace=True)

#Output

    index   Area    Location    Business    counts  overll_pct_rank
0   0       A       101         Agri            1   0.5
1   1       A       101         Hotel           2   1.0
2   2       A       101         Transport       1   0.5
3   3       B       103         Agri            1   1.0
4   4       B       103         Tele            1   0.5
5   5       C       105         Hotel           1   1.0
6   6       D       102         Transport       1   1.0
7   7       F       106         Tele            1   1.0