pandas groupby().rank

`pandas` 是 Python 中用于数据分析的一个库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。`groupby()` 是 pandas 中的一个方法，它允许你对数据集进行分组操作，而 `rank()` 方法则用于对分组后的数据进行排名。

具体来说，`groupby().rank()` 的操作流程如下：

1. `groupby()` 方法将数据集按照某个（或某些）字段进行分组。
2. 分组完成后，对每个组内的数据应用 `rank()` 方法。
3. `rank()` 方法会对每个组内的数据根据指定的规则进行排名，排名规则可以自定义。

例如，如果按某列进行分组，然后使用 `rank()` 方法计算另一列的排名，排名可以根据不同的方法进行，比如 'min', 'max', 'first', 'dense' 等，这些方法决定了相同值如何处理和排名的填充方式。

以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'data': [10, 20, 20, 10, 20, 30]
})

# 使用 groupby 按 'group' 列分组，然后对 'data' 列进行排名
ranked_df = df.groupby('group')['data'].rank()

print(ranked_df)

输出结果会显示每个组内的 'data' 值的排名。