pandas rank 百分比

pandas中的rank()函数可以用来计算数据的排名，其中包括默认排名、最大排名、NA值排名和百分比排名等。百分比排名是指将每个值转换为其在数据集中的百分比排名。例如，如果一个值的排名是第二，而数据集中有五个值，则该值的百分比排名为40%。可以通过在rank()函数中设置参数pct=True来计算百分比排名。

下面是一个例子：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df['A_rank'] = df['A'].rank()
df['B_pct_rank'] = df['B'].rank(pct=True)

在上面的例子中，我们创建了一个包含两列数据的DataFrame，然后使用rank()函数计算了'A'列的默认排名和'B'列的百分比排名。最后，我们将这些排名添加到了DataFrame中。