Pandas 重复（并列）分数的排名

Question

假设我有比赛参与者的数据。列是 id 和 score。

import numpy as np
import pandas as pd
import random
d = {'id':list(range(10)), 
     'score':[10,10,8,8,8,5,4,3,2,1]}

df = pd.DataFrame(d)
df['rank'] = df['score'].rank(method='dense',ascending=False)

看起来像

    id  score   rank
0   0   10  1.0
1   1   10  1.0
2   2   8   2.0
3   3   8   2.0
4   4   8   2.0
5   5   5   3.0
6   6   4   4.0
7   7   3   5.0
8   8   2   6.0
9   9   1   7.0

这几乎是完美的。但是，在比赛中，如果两个参赛者并列第一，那么下一个就是第三名。（但是，我们得到 2）。同样，如果以下 3 名参与者各得 8 分，则应分别排在第 3 位。以下5号分数不并列，所以应该是6,7,8,9,10.

如何实现这种效果？ rank(method='dense') 让我走到这一步，但是 pandas df.rank() 没有出现有一个选项可以让我得到 100% 的解决方案。

Answer 1

来自评论，迈克尔协助。

import numpy as np
import pandas as pd
import random
d = {'id':list(range(10)), 
     'score':[10,10,8,8,8,5,4,3,2,1]}

df = pd.DataFrame(d)
df['rank'] = df['score'].rank(method='min',ascending=False)

Pandas 重复（并列）分数的排名

Pandas rank accounting for duplicate (tied) scores

python

pandas

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