Python3中rank函数的用法

Python3中的rank函数可以用于获取序列中元素的排名。具体来说，rank函数可以返回一个序列中所有元素的排名，排名越小表示该元素越小（接近序列的开始），排名越大表示该元素越大（接近序列的末尾）。

rank函数的语法

rank函数语法如下：

import pandas as pd

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

rank函数的参数说明：
- axis：指定计算排名的轴，可以是0（默认，即逐列计算所有元素的排名）或1（逐行计算所有元素的排名）；
- method：指定计算排名时的方法，可以是：
- average（默认）：相同的数值在排名计算中取平均值；
- min：相同的数值中，排名最小的数值优先；
- max：相同的数值中，排名最大的数值优先；
- first：按照序列中出现的顺序，先出现的数值排名更高；
- numeric_only：指定只对数值类型（int、float等）的元素进行排名，可以是True或False，默认为None；
- na_option：指定在计算排名时，是否将缺失值NaN视为最大值或最小值，可以是'keep'（保留缺失值，排名为NaN）、'top'（将缺失值视为最大值，排名为序列长度+1）或'bottom'（将缺失值视为最小值，排名为1）；
- ascending：指定排名是升序还是降序，True表示升序，False表示降序（默认为True）；
- pct：指定返回元素的排名是否为百分比形式。

rank函数的示例

下面通过两个示例展示rank函数的用法。

示例1：使用默认参数计算元素的排名

import pandas as pd

# 打印原始序列
nums = [16, 4, 12, 8, 10, 6]
print("原始序列：", nums)

# 计算元素排名
rank = pd.Series(nums).rank().tolist()
print("元素排名：", rank)

该示例中，我们首先定义了一个包含6个整数的列表nums，接着使用Series将该列表转换为Pandas.Series对象，并调用rank()函数计算元素排名。由于我们没有指定任何参数，所以rank()函数使用了默认参数计算排名。程序输出如下：

原始序列： [16, 4, 12, 8, 10, 6]
元素排名： [6.0, 1.0, 4.5, 2.5, 3.0, 2.0]

从输出结果可以看出，rank()函数计算的元素排名是一个浮点数列表，表示每个元素在原始序列中的排名。

示例2：按照给定的方法计算元素的排名，并忽略NaN值

import pandas as pd
import numpy as np

# 打印原始序列
nums = [16, 4, 12, np.nan, 8, 10, 6]
print("原始序列：", nums)

# 计算元素排名
rank = pd.Series(nums).rank(method='min', na_option='keep').tolist()
print("元素排名：", rank)

该示例中，我们定义了一个包含7个元素的列表nums，其中包含了一个NaN值。我们使用Series将该列表转换为Pandas.Series对象，并指定method参数为'min'，表示计算排名时优先考虑最小值。同时，我们还使用了na_option参数，将缺失值NaN视为最小值，排名为1。程序输出如下：

原始序列： [16, 4, 12, nan, 8, 10, 6]
元素排名： [6.0, 1.0, 4.0, nan, 3.0, 5.0, 2.0]

从输出结果可以看出，rank()函数计算的元素排名是一个浮点数列表，与示例1相同。但不同的是，由于我们设置了na_option参数为'keep'，所以缺失值NaN的排名为NaN。同时，由于我们设置了method参数为'min'，所以排名相同的数值中，排名最小的数值优先。例如，在nums中的元素[4, 6]排名相同，但由于4小于6，因此其排名更高。