rank.eq降序排列

假设有一个数组 $arr$，我们要对其进行降序排列，并计算出每个元素在排列后的位置。其中，rank.eq 是 Pandas 库中的一个函数，可以方便地实现元素排名的功能。下面是实现思路：

1. 将数组 $arr$ 转换为 Pandas 中的 Series 类型；
2. 对 Series 进行降序排序，使用 rank.eq 函数计算出每个元素的排名，参数设置为 `ascending=False` 表示降序排列；
3. 将排名转换为整数类型，并将结果存储在一个新的数组中。

以下是一个 Python 实现的示例代码：

import pandas as pd

def rank_desc(arr):
    s = pd.Series(arr)
    ranks = s.rank(method='dense', ascending=False)
    ranks_int = ranks.astype(int)
    return list(ranks_int)

该函数接受一个数组 $arr$ 作为输入，并返回一个新的数组，其中每个元素表示对应元素在降序排列后的位置。其中，`method='dense'` 表示计算密集排名，即排名相同的元素会占用相同的排名数，而不是跳过中间的排名。

相关问题

excel中rank函数和rank.eq函数使用效果是一样的？

### Excel 中 RANK 和 RANK.EQ 函数的区别与用法

在 Excel 中，`RANK` 函数用于返回某数值在一列数字中的相对位置。然而，在较新的版本中，Microsoft 已经将 `RANK` 函数拆分为两个新函数：`RANK.EQ` 和 `RANK.AVG`。

#### RANK.EQ 函数
`RANK.EQ` 完全继承了旧版 `RANK` 函数的功能，这意味着两者对于给定数据集的行为几乎一致[^1]。具体来说：

- **语法**: `=RANK.EQ(number, ref, [order])`
- `number`: 要排名的数值。
- `ref`: 数值列表所在的数组或区域。
- `[order]`: 排名顺序（可选），0 表示降序排列，默认为升序排列。

当存在相同的数值时，`RANK.EQ` 将赋予这些相等数值相同的最高排名，并跳过后续排名编号。

=RANK.EQ(A2,$A$2:$A$7,0)

此公式表示按降序方式计算 A2 单元格内数值在整个 $A$2 到 $A$7 区域内的排名情况。

#### 实际应用对比
为了更直观地展示两者的差异，可以创建一个简单的表格来测试不同场景下的表现。假设有一组销售业绩数据如下表所示：

| 销售员 | 成绩 |
| -- |
| Alice | 85 |
| Bob | 92 |
| Carol | 85 |
| Dave | 76 |

使用 `RANK` 或者 `RANK.EQ` 对成绩进行排名会得到相同的结果，因为它们处理重复项的方式是一样的——给予相同的成绩最高的那个排名，并且不连续分配下一个可用的位置。

因此，在大多数情况下，如果只是简单地想要知道某个特定值在其所属集合中的大致位置，则可以选择任一上述提到的方法来进行操作；而对于需要更加精确反映实际分布状况的应用场合，则应该考虑采用其他类型的统计工具或者算法实现更为复杂的分析需求。

Excel中的RANK函数怎么使用

在Excel中，RANK函数用于确定某个数值在其所在数组中的相对位置（排名）。它有两到三种不同的语法形式：

**基本语法**：

=RANK(value, [array], [order])

- `value` : 你要查找排名的数值。
- `[array]` (可选): 如果省略，则默认从当前工作表活动单元格所在的列开始搜索；如果指定，将在这个范围内的数值中寻找。
- `[order]` (可选): 默认为1（升序，从小到大），如果设为0，则为降序（从大到小）。

**示例**：
- 如果在A列中查找某单元格B2的排名，可以输入`=RANK(B2,A:A)`
- 如果希望降序排列，可以输入`=RANK(B2,A:A,0)`

**另一种语法**，当你需要忽略某些值并计算其他值的排名时，可以使用数组形式：

=RANK.EQ(value, [array], [order])

这里，`value`不会因为遇到更大的值而降低排名，只会在遇到等于它的值时才会改变。

例如，找出大于5的所有数值的排名，可以这样做：`=RANK.EQ(6, A:A)`