有10列数据每一列代表一种材料，每一行都是一个不良品的组合，Python计算出材料组合的出现不良的排行，包括每种搭配

在Python中，要计算10列材料组成的不良品组合出现频率并排名，你可以使用pandas库来处理这个问题。首先，你需要将数据加载到DataFrame中，然后计算每个组合的频数，接着对结果进行排序。以下是一个简单的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 创建或读取包含材料组合的数据（假设数据存储在一个CSV文件中）：

data = pd.read_csv('material_combinations.csv')

3. 计算组合的频数，并创建一个新的DataFrame：

counts = data.groupby(data.columns.tolist()).size().reset_index(name='count')

4. 对组合频数进行降序排列（按频数从高到低）：

sorted_counts = counts.sort_values(by='count', ascending=False)

5. 获取排名：

sorted_counts['rank'] = sorted_counts.groupby('count').cumcount() + 1

6. 可能你会想要只保留前n个最常见的组合（例如n=10），如果需要，可以添加这一步骤：

top_n = sorted_counts.head(10)

现在`top_n` DataFrame就包含了材料组合的出现次数以及它们的排名。