Python（pandas）でデータフレームの特定の列の最小ランクを求める方法

pandasのデータフレームには、値の順位（ランク）を計算するためのrank()メソッドが用意されています。この記事では、特定の列に対してrank()を適用し、同順位の扱い方を「min」に指定することで、最小ランクを求める方法を解説します。

前提となるデータフレーム

以下のようなデータフレームを例に考えます。「Age」列の値からランクを計算し、「Rank」という新しい列として追加します。

 Id Name    Age    Rank
0 1 Adam    12    1.0
1 2 David   13    3.0
2 3 Michael 14    5.0
3 4 Peter   12    1.0
4 5 William 13    3.0

解決手順

• まず、辞書型のデータからデータフレームを定義します。
• 次に、df['Age']列をrank()関数に渡してランクを計算します。axis=0（行方向）を指定し、method='min'とすることで、同順位の場合は最小の順位が割り当てられます。

具体的には、次のように記述します。

df["Age"].rank(axis=0, method='min', ascending=True)

各引数の意味

• axis=0: 列ごと（縦方向）にランクを計算します。
• method='min': 同じ値を持つ要素には、そのグループで割り当て可能な最小の順位を与えます。たとえば12歳が2人いる場合、両方とも1位になります。
• ascending=True: 値が小さいほど高い順位（小さい数値）になります。

サンプルコード

実際のコードを見てみましょう。

import pandas as pd
data = {'Id': [1,2,3,4,5],
         'Name':["Adam","David","Michael","Peter","William"],
         'Age': [12,13,14,12,13]}
df = pd.DataFrame(data)
df["Rank"] = df["Age"].rank(axis=0, method='min', ascending=True)
print(df)

出力結果

 Id Name    Age    Rank
0 1 Adam    12    1.0
1 2 David   13    3.0
2 3 Michael 14    5.0
3 4 Peter   12    1.0
4 5 William 13    3.0

結果の読み方

出力結果を確認すると、以下のことがわかります。

• Adam（12歳）とPeter（12歳）：最も若いため、両方ともランクは1.0です。method='min'により、同順位でも欠番なく最小の順位が割り当てられています。
• David（13歳）とWilliam（13歳）：12歳が2人いるため、次の順位は3位となり、ランクは3.0です。
• Michael（14歳）：最も年上のため、ランクは5.0です。

なお、rank()の戻り値はfloat型になる点に注意してください。整数として扱いたい場合は、.astype(int)で型変換するとよいでしょう。また、method引数には'min'以外にも'average'（デフォルト）、'max'、'first'、'dense'などがあり、同順位の扱いを目的に応じて変更できます。