pandas.Series.rank()用法的理解

今天看了《基于python的大数据分析基础及实战》看到了pandas.Series.rank（）默认情况下的结果
注：pandas.Series.rank（）把对象的value替换为数值等级（相应的名次）。

import pandas as pd
from pandas import Series
ser = Series([4,2,0,3],index=list('abcd'))
ser.rank()

结果是
a 4.0
b 2.0
c 1.0
d 3.0
dtype: float64

import pandas as pd
from pandas import Series
ser = Series([3,2,0,3],index=list('abcd'))
ser.rank()

结果是
a 3.5
b 2.0
c 1.0
d 3.5
dtype: float64

我的理解就是如果是平级，那么其默认的情况等级就是（3+4）/2 = 3.5

import pandas as pd
from pandas import Series
ser = Series([3,2,0,3,3],index=list('abcde'))
ser.rank()

结果是
a 4.0
b 2.0
c 1.0
d 4.0
e 4.0
dtype: float64
（3+4+5）/3 = 4

Series.rank(axis=0, method=‘average’, numeric_only=None, na_option=‘keep’, ascending=True, pct=False)具体用法不介绍。