使用字典的 Pandas 跨列排名错误答案

【问题标题】：Error with Pandas Rank Across Columns Using a Dict使用字典的 Pandas 跨列排名错误
【发布时间】：2018-07-13 19:15:55
【问题描述】：

我曾经使用一段代码使用 dict 对每个类别中的列进行排名。但是使用新的 Pandas/Python3，我收到以下错误：

ValueError: 传递值的形状是 (100, 4)，索引意味着 (100, 100)

感谢任何建议或帮助。

下面是代码：

import pandas as pd
import numpy as np
d = dict()
d ={'A': 'Health Care', 'AA': 'Materials', 'B': 'Health Care', 'BB': 'Materials'}
data = pd.DataFrame(np.random.rand(100,4), index=range(0,100), columns=d.keys() )
data.groupby(d , axis = "columns").rank(axis = "columns", pct=True)

【问题讨论】：

标签： pandas dictionary rank

【解决方案1】：

尽管我使用的是 Anaconda 3.6.4 和 Pandas 0.22.0，但我在我的机器上运行了该代码并且运行良好。可能是版本问题。这是正确的输出吗？

输出：

d = dict()
d ={'A': 'Health Care', 'AA': 'Materials', 'B': 'Health Care', 'BB': 'Materials'}
data = pd.DataFrame(np.random.rand(100,4), index=range(0,100), columns=d.keys() )
data.groupby(d , axis = "columns").rank(axis = "columns", pct=True)


A   AA  B   BB
0.5 1.0 1.0 0.5
1.0 0.5 0.5 1.0
0.5 0.5 1.0 1.0
0.5 0.5 1.0 1.0
0.5 1.0 1.0 0.5
1.0 0.5 0.5 1.0
1.0 1.0 0.5 0.5
0.5 1.0 1.0 0.5
0.5 0.5 1.0 1.0
1.0 1.0 0.5 0.5

【讨论】：

是的。输出是我正在寻找的。我正在使用熊猫'0.23.0'。我怀疑是版本问题。除了降级之外，关于如何解决它的任何建议？
如果您绝对不想在您拥有的代码中解决此问题，我会尝试卸载 pandas 并重新安装某个版本
我愿意修改代码。只是我不确定我需要如何修复代码。
我讨厌使用 For-Loops，但我认为我必须遍历组并在 For-Loop 的每次迭代中使用 .rank() 函数。