Python分组排名问题：相同值获随机排名而非降序

你用df['Rank']=df.groupby(["Id"])[' value'].rank(ascending=0)做分组排名时，遇到重复value就出现随机排名，是因为rank()默认用随机逻辑处理平局。调整method参数就能解决：

几种实用的排名规则： #

• 按原顺序给重复值排先后：如果希望相同value的行按数据原本的出现顺序获得连续排名（不随机），用method='first'：

  df['Rank'] = df.groupby(["Id"])['value'].rank(ascending=0, method='first')
  

• 重复值共享同一排名（无跳跃）：想让相同value的行拿到一样的排名，后续排名连续不跳过，用method='dense'：

  df['Rank'] = df.groupby(["Id"])['value'].rank(ascending=0, method='dense')
  

• 重复值取组内最小/最大排名：
  • 相同value都取组内最小排名：method='min'
  • 相同value都取组内最大排名：method='max'
    示例代码：

  df['Rank'] = df.groupby(["Id"])['value'].rank(ascending=0, method='min')
  

注意点 #

• ascending=0等同于降序排名，要升序的话改成ascending=True即可；
• 你代码里列名写的' value'带空格，要和DataFrame实际列名一致，不然会找不到列报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20663141