熊猫-用低于/更少的观察值百分比替换值
我有一个这样的 df：
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> df = pd.DataFrame({'a': a})
>>> df
a
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
我想用显示有多少观察值小于值（以百分比为单位）的值替换这些值。像这样：
>>> df
a how_many_percent_of_observations_are_less_than_value_from_a
0 1 0 (no observations that are lower, 0/8)
1 2 .125 (one observation is lower, 1/8)
2 3 .25 (two observations are lower, 2/8)
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8 .875 (7 observations are lower, 7/8)
回答
您可以使用 numpy 广播来测试a值是否不太像相同的值，然后计算True每个 s 的数量'columns'并除以数组的长度：
a = df.a.to_numpy()
print (a[:, None] < a)
[[False True True True True True True True]
[False False True True True True True True]
[False False False True True True True True]
[False False False False True True True True]
[False False False False False True True True]
[False False False False False False True True]
[False False False False False False False True]
[False False False False False False False False]]
df['new'] = (a[:, None] < a).sum(axis=0) / len(a)
print (df)
a new
0 1 0.000
1 2 0.125
2 3 0.250
3 4 0.375
4 5 0.500
5 6 0.625
6 7 0.750
7 8 0.875