df.rank(min)函数

该函数的语法如下：

df.rank(axis=0, method='min', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

该函数的作用是对数据框中的每个数值进行排名，并返回一个新的数据框，其中每个元素都被替换为其在相应列中的排名。它的参数如下：

- axis：指定计算排名的轴，0为按列排名，1为按行排名，默认为0。
- method：指定排名方法，默认为'min'，表示使用最小排名。
- numeric_only：指定是否只对数值型数据进行排名，默认为None，表示对所有数据进行排名。
- na_option：指定处理缺失值的方式，默认为'keep'，表示保留缺失值。
- ascending：指定排名是否升序排列，默认为True，表示升序排列。
- pct：指定是否将排名转换为百分位数，默认为False，表示不转换。

该函数返回一个新的数据框，其中每个元素都被替换为其在相应列中的排名。

相关问题

df.rank()参数

df.rank()函数有以下参数：

1. axis：表示沿着哪个轴进行排名，默认为0，即按列进行排名。
2. method：表示排名方法，可选值为{'average', 'min', 'max', 'first', 'dense'}。默认值为'average'，表示相同值的排名取平均值。
3. numeric_only：表示只对数值型数据进行排名，默认为True。
4. na_option：表示对缺失值的处理方式，可选值为{'keep', 'top', 'bottom'}。默认为'keep'，表示保留缺失值。
5. ascending：表示排名顺序，True表示升序排名，False表示降序排名，默认为True。

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。