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力扣:178. 分数排名(Python3)

题目:

表: Scores

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| score       | decimal |
+-------------+---------+
在 SQL 中,id 是该表的主键。
该表的每一行都包含了一场比赛的分数。Score 是一个有两位小数点的浮点值。

查询并对分数进行排序。排名按以下规则计算:

  • 分数应按从高到低排列。
  • 如果两个分数相等,那么两个分数的排名应该相同。
  • 在排名相同的分数后,排名数应该是下一个连续的整数。换句话说,排名之间不应该有空缺的数字。

按 score 降序返回结果表。

查询结果格式如下所示。

来源:力扣(LeetCode)
链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

示例:

示例 1:

输入:

Scores 表:
+----+-------+
| id | score |
+----+-------+
| 1  | 3.50  |
| 2  | 3.65  |
| 3  | 4.00  |
| 4  | 3.85  |
| 5  | 4.00  |
| 6  | 3.65  |
+----+-------+


输出:

+-------+------+
| score | rank |
+-------+------+
| 4.00  | 1    |
| 4.00  | 1    |
| 3.85  | 2    |
| 3.65  | 3    |
| 3.65  | 3    |
| 3.50  | 4    |
+-------+------+

解法:

先对score列降序排序,接着删除id列,然后使用rank函数排名。

知识点:

1.DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False):计算出axis方向上各个data的排名。axis:默认按沿着index方向排名;method有以下选择:

‘average’:默认,在每个组中分配平均排名(组,相同的值就是一个组,下同);

‘min’:对整个组使用最小排名;

‘max’:对整个组使用最大排名;

‘first’:按照值在数据中出现的次序分配排名;

‘dense’:类似于‘min’,但是组间排名总是增加1,而不是一个组中的相等元素的数量;

numeric_only:是否只对数值列处理;na_option:用于处理NaN值,'keep':保持NA;'top':升序时给NaN分配最小值;'bottom':升序时给NaN分配最大值;ascending:是否为升序,默认为True;pct:是否为百分数。举例,初始表如下,存在r:

r['rank'] = r.rank(method='dense', ascending=False)

代码:

import pandas as pddef order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:r = scores.sort_values(['score'], ascending=False, ignore_index=True)del r['id']r['rank'] = r.rank(method='dense', ascending=False)return r

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