Python 排列数组：排除NaN并将最低排列分配给最高编号

我有一个数组/行：

array = [0.8, np.nan, 0.1, -0.5, 0.7]

我想要这个输出：

array = [1, np.nan, 3, 4, 2]

对我来说，这些方法的排名方向是错误的：

scipy.stats.mstats.rankdata
scipy.stats.rankdata

这里有一个方法-

mask = ~np.isnan(a)
out = np.full(a.size,np.nan)
out[mask] = np.unique(-a[mask],return_inverse=1)[1]+1

样本运行-

In [48]: a
Out[48]: array([ 0.8,  nan,  0.1, -0.5,  nan,  0.7])

In [49]: out
Out[49]: array([  1.,  nan,   3.,   4.,  nan,   2.])

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既然您提到熊猫，您可以使用以下方法：

这将创建并返回熊猫系列。如果您想避免创建一个系列，正如@ajcr在注释中所指出的，您可以使用rank函数。这将返回一个ndarray：

pd.algos.rank_1d_float64(arr, ascending=False)
Out: array([  1.,  nan,   3.,   4.,   2.])

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如果这些函数不支持

反向

选项，只需对

-array

进行排序即可。您还可以更直接地访问rank函数，并使用

pd.algos.rank\u 1d\u float64（array，升序=False）

，从而避免创建序列的开销（但不确定这是公共API的一部分）。

pd.algos.rank_1d_float64(arr, ascending=False)
Out: array([  1.,  nan,   3.,   4.,   2.])