DataFrame中的df[feat].rank()

`df[feat].rank()`是用来在DataFrame的某一列（或多列）中计算元素的排名（rank）。

默认情况下，`rank()`函数会为每个元素分配一个排名，排名的值从1开始，依次递增。如果有多个元素的值相同，则它们的排名相同，取平均值。

可以通过`method`参数来指定排名的方法，有四种可选值：

- `average`（默认）：元素排名为相同值的平均值。
- `min`：元素排名为相同值的最小值。
- `max`：元素排名为相同值的最大值。
- `first`：元素排名为出现在数据中的顺序。

例如，假设存在以下DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'score': [90, 80, 70, 80, 90]
})

运行`df['score'].rank()`会得到以下结果：

0    4.5
1    2.5
2    1.0
3    2.5
4    4.5
Name: score, dtype: float64

其中，元素70和80的排名都是2.5，因为它们的值相同，取平均值。排名1和4.5是唯一的，因为它们的值都是唯一的。