rank python

在Python中，rank()函数是用来对数据进行排序和排名的函数。它可以根据指定的规则来打破平级关系，并为每个数据分配一个排名值。rank()函数可以应用于Series对象和DataFrame对象。

对于Series对象，rank()函数的用法为:
Series.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)
其中，各参数的作用为:
- axis: 表示按照哪个轴进行排名，默认为0，即按照索引进行排名。
- method: 表示破坏平级关系的方法，默认为'average'，即通过为每个组分配一个平均排名的方式破坏平级关系。
- numeric_only: 表示是否只对数值型数据进行排名，默认为None，即对全部数据进行排名。
- na_option: 表示对缺失值的处理方式，默认为'keep'，即保留缺失值不进行排名。
- ascending: 表示排名的升降序，默认为True，即按照升序排名。
- pct: 表示是否将排名转化为百分比，默认为False，即不转化为百分比。

对于DataFrame对象，rank()函数的用法为:
DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False)
其中，各参数的作用与Series对象的用法相同。

综上所述，rank()函数是一个用来对数据进行排序和排名的函数，可以根据指定的规则破坏平级关系，并为每个数据分配一个排名值。它可以应用于Series对象和DataFrame对象，并可通过不同的参数来控制排名的方式和行为。