Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/288.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
如何在python中添加趋势箭头?_Python_Pandas_Plot_Trend - Fatal编程技术网

如何在python中添加趋势箭头?

如何在python中添加趋势箭头?,python,pandas,plot,trend,Python,Pandas,Plot,Trend,我有一个熊猫的数据框架,其中包含一些球队和三年的得分。数据如下: df = pd.DataFrame({'Team': ['A', 'B', 'C', 'D'], '2016' : [16, 13, 15, 19], '2017' : [15, 16, 14, 19], '2018' : [13, 17, 14, 17], '2019' : [15, 15, 16, 19]

我有一个熊猫的数据框架,其中包含一些球队和三年的得分。数据如下:

df = pd.DataFrame({'Team': ['A', 'B', 'C', 'D'],
              '2016' : [16, 13, 15, 19],
              '2017' : [15, 16, 14, 19],
              '2018' : [13, 17, 14, 17],
              '2019' : [15, 15, 16, 19]
             })
我想计算每个团队每年的排名,然后跟踪团队每年排名的变化。 我想用熊猫的上下箭头显示等级的变化

结果必须是这样的:

您可以使用轴=1上的,然后使用条件和


您可以在SO上查看以下线程。这也许能回答你的问题。
m = df.set_index('Team') #set Team as index
n = m.rank(ascending=False,method='min').add_suffix('_rank') #get rank
a = n.diff(axis=1).iloc[:,1:].add_suffix('_trned') #take difference on axis=1
a[:] = np.select([a.lt(0),a.gt(0),a.eq(0)],[u"\u2193",u"\u2191",u"\u2192"])
final = pd.concat((m,n,a),axis=1).reset_index()

  Team  2016  2017  2018  2019  2016_rank  2017_rank  2018_rank  2019_rank  \
0    A    16    15    13    15        2.0        3.0        4.0        3.0   
1    B    13    16    17    15        4.0        2.0        1.0        3.0   
2    C    15    14    14    16        3.0        4.0        3.0        2.0   
3    D    19    19    17    19        1.0        1.0        1.0        1.0   

  2017_rank_trned 2018_rank_trned 2019_rank_trned  
0               ↑               ↑               ↓  
1               ↓               ↓               ↑  
2               ↑               ↓               ↓  
3               →               →               →