python中在平均成绩列之前插入新列，计算并显示班级排名，得分相同的学生按并列排名计算怎么操作

在Python的pandas中，你可以先计算平均分并插入新列，然后根据平均分加上一个自增的计数列来进行班级排名。对于得分相同的学生，我们可以利用pandas的`groupby`和`rank`函数来实现并列排名。以下是操作步骤：

1. **计算平均成绩并插入新列**:
假设现有列名分别为'ID'、'学科1'、'学科2'等：

   df['平均分'] = df.mean(axis=1)

2. **计算班级排名**:
首先确定哪些学生的平均分相等：

   tied_scores = df.groupby('平均分')['ID'].count() > 1

然后创建一个并列排名：

   df['排名'] = df.groupby(df['平均分'].cumsum()).ngroup() + 1
   df.loc[tied_scores, '排名'] += df[tied_scores].groupby('平均分').cumcount() + 1

`cumsum()` 和 `ngroup()` 分别用于累计相同分数的索引，`cumcount()` 对每个组内的行进行计数。

3. **显示结果**:

   print(df[['ID', '平均分', '排名']])

注意：这种方法可能会因为数据量大而影响性能，如果需要优化，可以考虑在计算排名前先筛选出平均分相同的行。