pandas how to rank each row based on data from different columns

在使用pandas库处理数据时，如果你想要根据多个列的数据对每一行进行排名，可以使用`rank`方法，并指定需要排序的列。这个方法会根据你指定的列的值对每一行进行排名，你可以选择升序（ascending=True）或降序（ascending=False）的方式。

以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设我们有如下的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 3, 2, 1],
    'C': [1, 1, 1, 1],
    'D': ['a', 'b', 'a', 'b']
})

# 使用rank方法对列A和列B的和进行排名，这里我们按照升序排列
df['rank'] = df[['A', 'B']].sum(axis=1).rank(ascending=True)

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用`rank`方法对A和B两列的和进行排名。`rank`方法默认按照升序排列，你可以通过`ascending`参数来改变排序方式。