pd.Series().rank()的个人理解
例子:
pd.Series([5,-2,3,3,1]).rank()
===>
0 5.0
1 1.0
2 3.5
3 3.5
4 2.0
dtype: float64
rank()后,返回的值是,[5,-2,3,3,1]中每个元素在结果中的位置,
按 大小值 排序的后的结果:
-2,1,3,3,5
所以,
5 的位置是 排名第5
-2 的位置是 排名第1
1 的位置是 排名第2
但有两个 3,
第一个3 在列表中 原来的位置是 排在第 3位
第二个3 在列表中 原来的位置是 排在第 4位
所以一平均, (3+4) /2 =3.5
所以,两个3 的位置是 排名 第 3.5位