pandas已有一列数，求一个不在数列的数在其中的排名百分比

在pandas中，如果你想要计算一个不在已有数列中的数在该数列的排名百分比，你可以通过以下步骤来实现：

1. 首先将数列转换成pandas的`Series`对象。
2. 使用`rank`方法计算数列中每个数的排名。
3. 如果数列已经排序，可以直接使用`rank`方法；如果未排序，你需要根据具体的需求选择合适的排名方法（例如最小值排名为1，最大值排名为数列长度等）。
4. 将该数与排名好的数列比较，找到该数的排名位置。
5. 计算排名位置与总数的比例，并将其转换为百分比。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 假设这是你已有的数列
data = {'numbers': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 要查找排名的数值
target_value = 25

# 计算数列的排名
df['ranks'] = df['numbers'].rank(method='min', ascending=True)

# 查找目标数值在数列中的排名
target_rank = df[df['numbers'] >= target_value]['ranks'].min()

# 计算总行数
total_rows = len(df)

# 计算排名百分比
rank_percentage = (target_rank / total_rows) * 100

print(f"{target_value}的排名百分比是: {rank_percentage:.2f}%")

需要注意的是，排名方法`rank`中的参数`method`决定了如何处理相同的数值（即并列排名），`ascending`参数决定了排名是从小到大还是从大到小。