Pandas中的rank()方法

Pandas中的rank()方法——优先级问题

在《利用python进行数据分析》一书中，涉及到到了rank方法，对其优先级有一些自己的理解，在此做一下记录。
首先，生成Series，并使用默认rank方法（默认使用平均排名方式,也就是说当出现相同元素的时候,优先级相加除以元素的个数）：

obj = pd.Series([7, -5, 7, 4, 2, 0, 4])
obj.rank()
0    6.5
1    1.0
2    6.5
3    4.5
4    3.0
5    2.0
6    4.5
dtype: float64

例如-5对应的优先级为1,可按如下表示:

-5 -> 1.0 ;
 0 -> 2.0 ;  
{ 4 -> 4.0 ; 4 -> 5.0  ||   4 -> (4.0+5.0)/2=4.5 ; 4  (4.0+5.0)/2=4.5 }
7 -> 6.5 ; 7 -> 6.5 ;

当采用method=first时：

obj.rank(method='first')
0    6.0
1    1.0
2    7.0
3    4.0
4    3.0
5    2.0
6    5.0
dtype: float64

此时按值的大小进行排序,元素相同时也不对其优先级进行平均.