Python3中Series.rank()函数用法详解
发布时间：2026-10-13 |
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本文详解Python中pandas库Series对象的rank()函数用法。通过实例展示如何对向量数据进行排名，重点解释默认模式下相同数值的排名处理机制：即取最小排名后的平均值。文章包含代码示例及输出结果分析，帮助开发者理解数值排序与去重排名的具体逻辑。
Python Series rank函数基础用法
网络上存在一个关于rank函数应用的示例。
obj = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4])
obj.rank()其运行输出结果如下所示：
0 6.5
1 1.0
2 6.5
3 4.5
4 3.0
5 2.0
6 4.5
dtype: float64此前对该功能的具体含义存在疑惑，此处进行详细解释。
rank函数用于确定数值在原始向量中的排名位置。当存在相同数值时，默认采用最小排名并取平均值的方式进行处理。以下对此机制进行具体说明。
0 6.5 这里的0就是值得obj中的第一个数 也就是7 应该排名第七 但是第六名和第七名都一样 取平均值
1 1.0 这里的1指的是obj中的第二个数 也就是-5 排名第一名 （按最小值排序）
2 6.5 以此类推
3 4.5
4 3.0
5 2.0
6 4.5
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