rank函數中的參數method有四個取值：無參,"min","max","first"

• 無參
  相同排名下，取平均值進行排名

ser=pd.Series([3,2,0,3],index=list('abcd')) print(ser)ser=ser.rank() #默認為average print(ser)#輸出 a 3 b 2 c 0 d 3dtype: int64 a 3.5 b 2.0 c 1.0 d 3.5 dtype: float64

因為a與d的值相同，排名分別為3和4，取平均值后為(3+4)/2=3.5，所以a和b的排名為3.5。

• min
  相同的值取較小的排名。

ser=pd.Series([3,2,0,3],index=list('abcd')) print(ser)ser=ser.rank(method='min') print(ser)#輸出 a 3 b 2 c 0 d 3dtype: int64 a 3.0 b 2.0 c 1.0 d 3.0 dtype: float64

因為a與d的值相同，排名分別為3和4，取較小的排名作為它們的排名，所以a和b的排名為3。

• max
  相同的值取較大的排名。

ser=pd.Series([3,2,0,3],index=list('abcd')) print(ser)ser=ser.rank(method='max') print(ser)#輸出 a 3 b 2 c 0 d 3 dtype: int64a 4.0 b 2.0 c 1.0 d 4.0 dtype: float64

因為a與d的值相同，排名分別為3和4，取較大的排名作為它們的排名，所以a和b的排名為4。

• first
  按順序排列，不允許并列。

ser=pd.Series([3,2,0,3],index=list('abcd')) print(ser)ser=ser.rank(method='first') print(ser)#輸出 a 3 b 2 c 0 d 3 dtype: int64 a 3.0 b 2.0 c 1.0 d 4.0 dtype: float64

相同的值按照出現順序排列，先出現的值排名靠前（The first value is ranked first），不允許并列排名。

總結

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