python rank

在Python中，rank函数用于计算数值数据的排名。通过该函数可以将一组数值按照大小进行排名，并返回每个数值的排名值。rank函数可以应用于Series对象和DataFrame对象。

对于Series对象，rank函数的语法如下：
Series.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=False)
其中，参数axis表示排名的轴，默认为0，即按列进行排名；参数method表示破坏平级关系的方式，默认为'average'，即分配平均排名；参数numeric_only表示是否仅针对数值进行排名，默认为None，即对所有数据进行排名；参数na_option表示对缺失值的处理方式，默认为'keep'，即保留缺失值；参数ascending表示排名是否按升序排列，默认为True，即升序排列；参数pct表示是否返回相对于总数的百分比排名，默认为False，即返回绝对排名。

对于DataFrame对象，rank函数的语法如下：
DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False)
其中，参数axis表示排名的轴，默认为0，即按列进行排名；其他参数的含义与Series的rank函数相同。

因此，Python中的rank函数可以用于计算数值数据的排名，并根据指定的参数进行破坏平级关系的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python函数：rank()](https://blog.csdn.net/Ajdidfj/article/details/123136959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python pandas rank()详解](https://blog.csdn.net/m0_37813354/article/details/103068573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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