pandas.rank

pandas.rank函数用于在DataFrame或Series中为每个元素分配一个排名值。它根据元素的值对它们进行排序，并为它们分配唯一的排名值。

在使用pandas.rank函数时，可以根据需要设置不同的参数。其中一些常用的参数包括：
- method：用于处理平级元素的方法。默认为'average'，表示将平级元素的排名值设为平均值；还可以选择'min'、'max'、'first'、'dense'等方法。
- ascending：表示排名是否按升序排列。默认为True，表示按升序排列；设置为False时，表示按降序排列。
- na_option：用于处理缺失值的选项。默认为'keep'，表示保留缺失值的位置；还可以选择'drop'，表示将缺失值的位置从排名中删除。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Score': [85, 92, 78, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

df['Rank'] = df['Score'].rank(ascending=False, method='min')
print(df)

输出结果如下：

      Name  Score  Rank
0    Alice     85   3.0
1      Bob     92   1.0
2  Charlie     78   4.0
3    David     80   2.0