如何对Pandas DataFrame按一列升序、另一列降序排名？

你可以通过构造复合排序键，结合rank()方法实现需求，完全不需要大量IF语句：

1. 先按指定规则排序：# of hits升序，% chance降序
2. 对排序后的结果用rank(method='first')分配唯一排名，保证并列时按排序顺序打破平局

完整代码 #

# 链式写法，直接生成排名并映射回原DataFrame
df['Rank'] = (df.sort_values(by=['# of hits', '% chance'], ascending=[True, False])
                .rank(method='first', ascending=False)['# of hits']
                .astype(int)
                .reindex(df.index))

分步写法（更易理解） #

# 1. 按规则排序数据
df_sorted = df.sort_values(by=['# of hits', '% chance'], ascending=[True, False])
# 2. 生成排名，method='first'确保并列时按排序顺序分配唯一值
df_sorted['Rank'] = df_sorted.rank(method='first', ascending=False)['# of hits'].astype(int)
# 3. 将排名映射回原DataFrame（保留原始行顺序）
df = df.merge(df_sorted[['# of hits', '% chance', 'Rank']], on=['# of hits', '% chance'], how='left')

结果验证 #

运行后会得到你预期的排名：

关键说明 #

• sort_values的ascending参数传入列表，分别对应每列的排序方向：True为升序，False为降序
• rank(method='first')会按照排序后的行顺序分配排名，彻底避免并列时的重复排名问题
• reindex(df.index)用于将排名结果还原到原DataFrame的原始行顺序

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shazbah