网上存在这么一个例子
obj = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4]) obj.rank()
输出为：
0 6.5 1 1.0 2 6.5 3 4.5 4 3.0 5 2.0 6 4.5 dtype: float64
之前一直没弄懂是啥意思 这里解释下
rank 表示在这个数在原来的向量中排第几名，有相同的数，按最小排序，取平均（默认）。这里解释下
0 6.5 这里的0就是值得obj中的第一个数 也就是7 应该排名第七 但是第六名和第七名都一样 取平均值 1 1.0 这里的1指的是obj中的第二个数 也就是-5 排名第一名 （按最小值排序） 2 6.5 以此类推 3 4.5 4 3.0 5 2.0 6 4.5 dtype: float64
以上这篇python3中rank函数的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
引言 目前Python2和Python3存在版本上的不兼容性，这里将列举dict中的问题之一。下面话不多说，来看看详细的介绍： 1. Python 2 vs python 3...
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