联合排名的目的是什么？

联合排名的目的是将多个指标或属性进行综合评价，并将其按照综合评价结果进行排序，以便更好地进行比较和决策。

以下是一个示例代码，用于演示如何使用Python进行联合排名：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = {
    '指标A': [80, 90, 70, 85],
    '指标B': [70, 85, 75, 80],
    '指标C': [90, 80, 75, 95]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['学生A', '学生B', '学生C', '学生D'])

# 计算每个学生的综合评分（可以根据实际需求进行权重设定）
weights = [0.4, 0.3, 0.3]
df['综合评分'] = np.dot(df.values, weights)

# 对学生按照综合评分进行排序
df_ranked = df.sort_values('综合评分', ascending=False)

print(df_ranked)

在上面的示例中，我们创建了一个包含三个指标的数据集，然后为每个指标设定了权重（在这里，指标A的权重为0.4，指标B和指标C的权重都为0.3）。然后，我们使用np.dot函数将每个学生的指标值与权重进行相乘，并将结果存储在一个新的列“综合评分”中。最后，我们使用sort_values函数按照综合评分进行排序，得到了排名结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的联合排名方法可能会根据具体的需求和数据情况有所不同。