パネル内の他のブール値のデータフレームに従ったインクリメントランクのパンダデータフレーム

Question

パネルに2つのパンダデータフレームがあり、最初のdf（行単位）をランク付けする第3のdfを作成したいが、 dfは真です。いくつかのサンプルデータを説明するために：私はいくつかの醜いハックでこれを行うために管理しているが、まだランクが私は非数値データに「最初の」=メソッドを使用させないであろうという事実にはまり込む

p['x']    
        A   B   C   D   E 
2015-12-31 0.957941 -0.686432 1.087717 1.363008 -1.528369 
2016-01-31 0.079616 0.524744 1.675234 0.665511 0.023160 
2016-02-29 -0.300144 -0.705346 -0.141015 1.341883 0.855853 
2016-03-31 0.435728 1.046326 -0.422501 0.536986 -0.656256 


p['y'] 
       A  B  C  D E 
2015-12-31 True False True False NaN 
2016-01-31 True True True False NaN 
2016-02-29 False True True True NaN 
2016-03-31 NaN NaN NaN NaN NaN 

。ブール値dfにTrueを持たないセルに対しては、増分整数ランク（重複していても）とNaNを強制したい。

出力の形式は次のようになります。

   A B C D E 
2015-12-31 2.0 NaN 1.0 NaN NaN 
2016-01-31 3.0 2.0 1.0 NaN NaN 
2016-02-29 NaN 3.0 2.0 1.0 NaN 
2016-03-31 NaN NaN NaN NaN NaN 

私のハッキングの試みは以下の通りです。 NaNとfalseを置き換えるには、はっきりとした方法が必要ですが、動作します。しかし、一度メソッド= 'first'を追加すると動作しません。重複した値のインスタンスがある可能性があるので、これは必要です。

# I first had to hack a replacement of False with NaN. 
# np.nan did not evaluate correctly 
# I wasn't sure how else to specify pandas NaN 
rank=p['Z'].replace(False,p['Z'].iloc[3,0]) 

# eliminate the elements without a corresponding True 
rank=rank*p['X'] 

# then this works 
p['rank'] = rank.rank(axis=1, ascending=False) 

# but this doesn't 
p['rank'] = rank.rank(axis=1, ascending=False, method='first') 

ご協力いただければ幸いです。 おかげ

1. リスト項目

Answer 1

pd.DataFrame(np.where(p['y'] == True, p['x'], np.nan), 
      p.major_axis, p.minor_axis).rank(1, ascending=False) 

はあなたのコードは、これまで