Pandas DataFrame按name、country分组实现同价同排名问题

你的现有代码存在两处不符合需求的问题：

1. 分组字段仅指定了name，没有包含要求的country字段，分组逻辑不匹配需求
2. rank()方法默认method='average'，会对相同值计算平均排名，因此相同价格的商品无法拿到相同的整数排名

要实现相同价格获得相同排名的效果，使用method='min'参数即可，该参数会将相同值的排名统一设为该组值中的最小排名，符合你要的rank_2列效果：

# ascending=True表示价格越低排名越高，如需价格越高排名越高改为ascending=False
df['rank_2'] = df.groupby(['name', 'country'])['price'].rank(method='min', ascending=True).astype(int)

如果你需要排名连续不跳号（比如6个排名1的商品后，下一个不同价格的商品排名为2而非7），可将method参数改为'dense'。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex