在熊猫数据框中根据年份增加排名答案

【问题标题】：Increasing Rank based on year in pandas dataframe在熊猫数据框中根据年份增加排名
【发布时间】：2022-08-17 16:18:18
【问题描述】：

我有 2022 年、2021 年和 2020 年的三个数据框，如下所示：

ID  YEAR  RANK
500 2022   1
510 2022   2
520 2022   3

ID  YEAR  RANK
501 2021   1
550 2021   2
560 2021   3

ID  YEAR  RANK
505 2020   1
506 2020   2
507 2020   3

我必须在 2021 年数据框下方附加 2020 年数据框，并且 2022 年数据框需要位于顶部并重新分配排名，如下面的输出所示：

ID  YEAR  RANK
500 2022   1
510 2022   2
520 2022   3
501 2021   4
550 2021   5
560 2021   6
505 2020   7
506 2020   8
507 2020   9

In above output I need to reassign the rank in a way that rank for year 2022 dataframe needs to be same but for first Id of year 2021 rank needs to be 4 which 1 higher than highest rank for year 2022 and so on. Similarly for year 2020 if highest rank for year 2021 is 6 rank for first Id for year 2020 rank needs to be 7 and so on.

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

首先将最大等级添加到df1 的所有等级，然后使用concat：

df2 = df2.assign(RANK = df2.RANK + df1.RANK.max())

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print (df)
    ID  YEAR  RANK
0  500  2022     1
1  510  2022     2
2  520  2022     3
3  501  2021     4
4  550  2021     5
5  560  2021     6

【讨论】：

感谢您的解决方案按预期工作。
我更新了问题，您能否尝试更新您的解决方案？我在 2020 年又增加了 1 年，需要重新分配排名。