強制増分は

Question

私はパンダのfloat変数をランク付けしていると私は一意でないためにランクを強制したい

これは何が起こるかである（ネクタイのイベントで重複ランク。）：

vals = pd.Series([0.0133, 0.0018, np.nan, 0.0006, 0.0006]) 
vals.rank(ascending=False, method='dense') 

0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
3 3.0 
4 3.0 

私は結果ではなく

0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
3 3.0 
4 4.0 

ようにしたいと思い

私はrank方法でこれを行うことができますか私はいくつかの並べ替えやループのロジックを使って手動でこれを行うにはありますか？

Answer 1

あなたは（Series.rankドキュメントを参照してください）メソッドのfirstを使用することができます。

最初：この上アイハンの答えを明確にするために、アレイに彼らが表示されるために

ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 3, 3, 4]) 

ser.rank(method='first') 
Out: 
0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
3 3.0 
4 4.0 
5 5.0 
dtype: float64 

Answer 2

を割り当てランクを（編集やコメントに十分な評判がないので）

​​DFはあなたが望むようにソートされます。

df.sort_values()を使用してデータフレームを並べ替える必要がある場合は、​​でランク付けすることができます。