您可以传递许多不同的论点
rank；
rank("dense",ascending=False)在执行以下操作后，您似乎可以用来获取所需的结果groupby：
>>> df["rank"] = df.groupby("group_ID")["value"].rank("dense", ascending=False)>>> df group_ID item_ID value rank0 0S00A1HZEy AB 10 21 0S00A1HZEy AY 4 32 0S00A1HZEy AC 35 13 0S03jpFRaS AY 90 14 0S03jpFRaS A5 3 55 0S03jpFRaS A3 10 26 0S03jpFRaS A2 8 47 0S03jpFRaS A4 9 38 0S03jpFRaS A6 2 69 0S03jpFRaS AX 0 7但是请注意，如果您未使用全局排名方案，那么找出各组之间的平均排名就没有太大意义-除非组中存在重复的值（因此您具有重复的排名值）正在测量一组中有多少个元素。
