如何在DataFrame中对字段进行稠密排名，使最大值对应排名1？

你当前的代码没得到预期结果，是因为rank()方法默认使用method='average'——当数据里存在重复值时，会对重复值的排名取平均值，这就导致最大值的排名不是1而是402.50。

要实现你需要的稠密排名（最大值排1，相同数值同排名，后续排名连续递增），只需在rank()里显式指定method='dense'参数，同时保留ascending=False：

df['DenseRank'] = df['CountsOfCircuits'].rank(ascending=False, method='dense')

简单解释下几个常用的method参数区别：

• 'average'：默认行为，重复值取平均排名
• 'dense'：稠密排名，相同值共享同一排名，下一个不同值排名直接+1
• 'min'：重复值取它们的最小排名
• 'max'：重复值取它们的最大排名

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ASH