Python groupby rank in two different directions

I have a dataframe, d:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code> Position Operation Side Price Size
9 9 0 1 0.7289 -16
8 8 0 1 0.729 -427
7 7 0 1 0.7291 -267
6 6 0 1 0.7292 -15
5 5 0 1 0.7293 -16
4 4 0 1 0.7294 -16
3 3 0 1 0.7295 -426
2 2 0 1 0.7296 -8
1 1 0 1 0.7297 -14
0 0 0 1 0.7298 -37
10 0 0 0 0.7299 6
11 1 0 0 0.73 34
12 2 0 0 0.7301 7
13 3 0 0 0.7302 9
14 4 0 0 0.7303 16
15 5 0 0 0.7304 15
16 6 0 0 0.7305 429
17 7 0 0 0.7306 16
18 8 0 0 0.7307 265
19 9 0 0 0.7308 18
</code>
<code> Position Operation Side Price Size 9 9 0 1 0.7289 -16 8 8 0 1 0.729 -427 7 7 0 1 0.7291 -267 6 6 0 1 0.7292 -15 5 5 0 1 0.7293 -16 4 4 0 1 0.7294 -16 3 3 0 1 0.7295 -426 2 2 0 1 0.7296 -8 1 1 0 1 0.7297 -14 0 0 0 1 0.7298 -37 10 0 0 0 0.7299 6 11 1 0 0 0.73 34 12 2 0 0 0.7301 7 13 3 0 0 0.7302 9 14 4 0 0 0.7303 16 15 5 0 0 0.7304 15 16 6 0 0 0.7305 429 17 7 0 0 0.7306 16 18 8 0 0 0.7307 265 19 9 0 0 0.7308 18 </code>
    Position    Operation   Side    Price   Size
9   9   0   1   0.7289  -16
8   8   0   1   0.729   -427
7   7   0   1   0.7291  -267
6   6   0   1   0.7292  -15
5   5   0   1   0.7293  -16
4   4   0   1   0.7294  -16
3   3   0   1   0.7295  -426
2   2   0   1   0.7296  -8
1   1   0   1   0.7297  -14
0   0   0   1   0.7298  -37
10  0   0   0   0.7299  6
11  1   0   0   0.73    34
12  2   0   0   0.7301  7
13  3   0   0   0.7302  9
14  4   0   0   0.7303  16
15  5   0   0   0.7304  15
16  6   0   0   0.7305  429
17  7   0   0   0.7306  16
18  8   0   0   0.7307  265
19  9   0   0   0.7308  18

Using the below for updates to d to recalculate Position:

d['Position'] = d.groupby('Side')['Price'].rank().astype('int').sub(1)

But as the order of the sort is different for each Side grouping, is there a way to sort ascending for one group and descending for another?

Code

I think simple solution is to rank the groups by multiplying their Price by -1, where the ranking order should be reversed.

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>cond = d['Side'].eq(1) # you can use isin when apply to multiple group
d['rank'] = (
d['Price']
.mask(cond, d['Price'].mul(-1))
.groupby(d['Side']).rank().astype('int').sub(1)
)
</code>
<code>cond = d['Side'].eq(1) # you can use isin when apply to multiple group d['rank'] = ( d['Price'] .mask(cond, d['Price'].mul(-1)) .groupby(d['Side']).rank().astype('int').sub(1) ) </code>
cond = d['Side'].eq(1) # you can use isin when apply to multiple group
d['rank'] = (
    d['Price']
    .mask(cond, d['Price'].mul(-1))
    .groupby(d['Side']).rank().astype('int').sub(1)
)

5

You could use groupby.apply to access the group.name:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>d['rank'] = (d.groupby('Side')['Price']
.apply(lambda x: x.rank(ascending=x.name==0).astype('int').sub(1))
.droplevel(0)
)
</code>
<code>d['rank'] = (d.groupby('Side')['Price'] .apply(lambda x: x.rank(ascending=x.name==0).astype('int').sub(1)) .droplevel(0) ) </code>
d['rank'] = (d.groupby('Side')['Price']
              .apply(lambda x: x.rank(ascending=x.name==0).astype('int').sub(1))
              .droplevel(0)
             )

Output:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code> Position Operation Side Price Size rank
9 9 0 1 0.7289 -16 9
8 8 0 1 0.7290 -427 8
7 7 0 1 0.7291 -267 7
6 6 0 1 0.7292 -15 6
5 5 0 1 0.7293 -16 5
4 4 0 1 0.7294 -16 4
3 3 0 1 0.7295 -426 3
2 2 0 1 0.7296 -8 2
1 1 0 1 0.7297 -14 1
0 0 0 1 0.7298 -37 0
10 0 0 0 0.7299 6 0
11 1 0 0 0.7300 34 1
12 2 0 0 0.7301 7 2
13 3 0 0 0.7302 9 3
14 4 0 0 0.7303 16 4
15 5 0 0 0.7304 15 5
16 6 0 0 0.7305 429 6
17 7 0 0 0.7306 16 7
18 8 0 0 0.7307 265 8
19 9 0 0 0.7308 18 9
</code>
<code> Position Operation Side Price Size rank 9 9 0 1 0.7289 -16 9 8 8 0 1 0.7290 -427 8 7 7 0 1 0.7291 -267 7 6 6 0 1 0.7292 -15 6 5 5 0 1 0.7293 -16 5 4 4 0 1 0.7294 -16 4 3 3 0 1 0.7295 -426 3 2 2 0 1 0.7296 -8 2 1 1 0 1 0.7297 -14 1 0 0 0 1 0.7298 -37 0 10 0 0 0 0.7299 6 0 11 1 0 0 0.7300 34 1 12 2 0 0 0.7301 7 2 13 3 0 0 0.7302 9 3 14 4 0 0 0.7303 16 4 15 5 0 0 0.7304 15 5 16 6 0 0 0.7305 429 6 17 7 0 0 0.7306 16 7 18 8 0 0 0.7307 265 8 19 9 0 0 0.7308 18 9 </code>
    Position  Operation  Side   Price  Size  rank
9          9          0     1  0.7289   -16     9
8          8          0     1  0.7290  -427     8
7          7          0     1  0.7291  -267     7
6          6          0     1  0.7292   -15     6
5          5          0     1  0.7293   -16     5
4          4          0     1  0.7294   -16     4
3          3          0     1  0.7295  -426     3
2          2          0     1  0.7296    -8     2
1          1          0     1  0.7297   -14     1
0          0          0     1  0.7298   -37     0
10         0          0     0  0.7299     6     0
11         1          0     0  0.7300    34     1
12         2          0     0  0.7301     7     2
13         3          0     0  0.7302     9     3
14         4          0     0  0.7303    16     4
15         5          0     0  0.7304    15     5
16         6          0     0  0.7305   429     6
17         7          0     0  0.7306    16     7
18         8          0     0  0.7307   265     8
19         9          0     0  0.7308    18     9

Most Efficient :

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>import pandas as pd
data = {
'Position': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'Operation': [0]*20,
'Side': [1]*10 + [0]*10,
'Price': [0.7289, 0.729, 0.7291, 0.7292, 0.7293, 0.7294, 0.7295, 0.7296, 0.7297, 0.7298,
0.7299, 0.73, 0.7301, 0.7302, 0.7303, 0.7304, 0.7305, 0.7306, 0.7307, 0.7308],
'Size': [-16, -427, -267, -15, -16, -16, -426, -8, -14, -37, 6, 34, 7, 9, 16, 15, 429, 16, 265, 18]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#Fastest and most efficient
# Add a new 'rank' column with ascending ranking for Side=1 and descending for Side=0
df['rank'] = df.groupby('Side')['Price']
.transform(lambda x: x.rank(ascending=(x.name == 1)).astype('int').sub(1))
df['rank1'] = df.groupby('Side')['Price']
.transform(lambda x: x.rank(ascending=(x.name == 0)).astype('int').sub(1))
print(df)
</code>
<code>import pandas as pd data = { 'Position': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'Operation': [0]*20, 'Side': [1]*10 + [0]*10, 'Price': [0.7289, 0.729, 0.7291, 0.7292, 0.7293, 0.7294, 0.7295, 0.7296, 0.7297, 0.7298, 0.7299, 0.73, 0.7301, 0.7302, 0.7303, 0.7304, 0.7305, 0.7306, 0.7307, 0.7308], 'Size': [-16, -427, -267, -15, -16, -16, -426, -8, -14, -37, 6, 34, 7, 9, 16, 15, 429, 16, 265, 18] } df = pd.DataFrame(data) print(df) #Fastest and most efficient # Add a new 'rank' column with ascending ranking for Side=1 and descending for Side=0 df['rank'] = df.groupby('Side')['Price'] .transform(lambda x: x.rank(ascending=(x.name == 1)).astype('int').sub(1)) df['rank1'] = df.groupby('Side')['Price'] .transform(lambda x: x.rank(ascending=(x.name == 0)).astype('int').sub(1)) print(df) </code>
import pandas as pd

data = {
    'Position': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    'Operation': [0]*20,
    'Side': [1]*10 + [0]*10,
    'Price': [0.7289, 0.729, 0.7291, 0.7292, 0.7293, 0.7294, 0.7295, 0.7296, 0.7297, 0.7298,
              0.7299, 0.73, 0.7301, 0.7302, 0.7303, 0.7304, 0.7305, 0.7306, 0.7307, 0.7308],
    'Size': [-16, -427, -267, -15, -16, -16, -426, -8, -14, -37, 6, 34, 7, 9, 16, 15, 429, 16, 265, 18]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

#Fastest and most efficient
# Add a new 'rank' column with ascending ranking for Side=1 and descending for Side=0
df['rank'] = df.groupby('Side')['Price']
.transform(lambda x: x.rank(ascending=(x.name == 1)).astype('int').sub(1))

df['rank1'] = df.groupby('Side')['Price']
.transform(lambda x: x.rank(ascending=(x.name == 0)).astype('int').sub(1))


print(df)

Less Efficient :

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>df['rank'] = df.groupby('Side')['Price'].transform(lambda x: np.argsort(np.argsort(x.values)))
df['rank1'] = df.groupby('Side')['Price'].transform(lambda x: np.argsort(- np.argsort(x.values)))
</code>
<code>df['rank'] = df.groupby('Side')['Price'].transform(lambda x: np.argsort(np.argsort(x.values))) df['rank1'] = df.groupby('Side')['Price'].transform(lambda x: np.argsort(- np.argsort(x.values))) </code>
df['rank'] = df.groupby('Side')['Price'].transform(lambda x: np.argsort(np.argsort(x.values)))

df['rank1'] = df.groupby('Side')['Price'].transform(lambda x: np.argsort(- np.argsort(x.values)))

Output :

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>'''
Position Operation Side Price Size rank rank1
0 9 0 1 0.7289 -16 0 9
1 8 0 1 0.7290 -427 1 8
2 7 0 1 0.7291 -267 2 7
3 6 0 1 0.7292 -15 3 6
4 5 0 1 0.7293 -16 4 5
5 4 0 1 0.7294 -16 5 4
6 3 0 1 0.7295 -426 6 3
7 2 0 1 0.7296 -8 7 2
8 1 0 1 0.7297 -14 8 1
9 0 0 1 0.7298 -37 9 0
10 0 0 0 0.7299 6 0 9
11 1 0 0 0.7300 34 1 8
12 2 0 0 0.7301 7 2 7
13 3 0 0 0.7302 9 3 6
14 4 0 0 0.7303 16 4 5
15 5 0 0 0.7304 15 5 4
16 6 0 0 0.7305 429 6 3
17 7 0 0 0.7306 16 7 2
18 8 0 0 0.7307 265 8 1
19 9 0 0 0.7308 18 9 0
'''
</code>
<code>''' Position Operation Side Price Size rank rank1 0 9 0 1 0.7289 -16 0 9 1 8 0 1 0.7290 -427 1 8 2 7 0 1 0.7291 -267 2 7 3 6 0 1 0.7292 -15 3 6 4 5 0 1 0.7293 -16 4 5 5 4 0 1 0.7294 -16 5 4 6 3 0 1 0.7295 -426 6 3 7 2 0 1 0.7296 -8 7 2 8 1 0 1 0.7297 -14 8 1 9 0 0 1 0.7298 -37 9 0 10 0 0 0 0.7299 6 0 9 11 1 0 0 0.7300 34 1 8 12 2 0 0 0.7301 7 2 7 13 3 0 0 0.7302 9 3 6 14 4 0 0 0.7303 16 4 5 15 5 0 0 0.7304 15 5 4 16 6 0 0 0.7305 429 6 3 17 7 0 0 0.7306 16 7 2 18 8 0 0 0.7307 265 8 1 19 9 0 0 0.7308 18 9 0 ''' </code>
'''
   Position  Operation  Side   Price  Size  rank    rank1
0          9          0     1  0.7289   -16     0      9
1          8          0     1  0.7290  -427     1      8
2          7          0     1  0.7291  -267     2      7
3          6          0     1  0.7292   -15     3      6
4          5          0     1  0.7293   -16     4      5
5          4          0     1  0.7294   -16     5      4
6          3          0     1  0.7295  -426     6      3
7          2          0     1  0.7296    -8     7      2
8          1          0     1  0.7297   -14     8      1
9          0          0     1  0.7298   -37     9      0
10         0          0     0  0.7299     6     0      9
11         1          0     0  0.7300    34     1      8
12         2          0     0  0.7301     7     2      7
13         3          0     0  0.7302     9     3      6
14         4          0     0  0.7303    16     4      5
15         5          0     0  0.7304    15     5      4
16         6          0     0  0.7305   429     6      3
17         7          0     0  0.7306    16     7      2
18         8          0     0  0.7307   265     8      1
19         9          0     0  0.7308    18     9      0

'''

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật