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例子：
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns = list("abdc"))
a =a.sort_index(axis=1,ascending=False)
a
1、直接rank（）
a.rank()显示了排名，方向是按照默认的放心，axis=0即 ‘index’
2、加个axis=1
a.rank(axis=1)axis=1即 ’columns’
3、加入排序的方法 method
排序前先修改下a的一个值，只是为了为了让比较效果明显点
a.iloc[[1,1],[1,2]] = 6
a
method为average，即排序是在相等分组中，为各个值分配平均排名，默认值
数字6 在排名时是2,3,4, 取2,3,4平均值3
a.rank(axis=1,method='average')
method为max，即排序是在相等分组中，为各个值取最大，默认值
数字6 在排名时是2,3,4, 取2,3,4最大值4
a.rank(axis=1,method='max')
method 为min，就是取最小（例子，略）
method 为first，就是在原始数据中的出现顺序分配排名
a.rank(axis=1,method='first')
method 为dense ： 类似于min，但后续增长的时候每次就增加1
其他参数
numeric_only ：Include only float, int, boolean data. Valid only for DataFrame or Panel objects 。boolean, default None
ascending：是否为升序，默认为True
na_option：用于处理NaN值
- ‘keep’：leave NA values where they are
- ‘top’：smallest rank if ascending
- ‘bottom’：smallest rank if dscending
pct:名次是否为百分数