例えば、他の行

Question

から基づいて、現在の行の比較、私は私が見つけたいDF

ID Name Value 
0 A  10 
1 A  11 
3 A  15 
4 B  7 
5 B  11 
C X  1 

を持って、現在の行のために、同じ名前と大きな価値を持っているどのように多くの他の行カウント。 期待される出力。

ID Name Value Res 
0 A  10  2 
1 A  11  1 
3 A  15  0 
4 B  7  1 
5 B  11  0 
6 X  1  0 

編集：追加のケース。微調整のビットでタグ= 1

ID Name Value Tag Res 
0 A  9  1 2 
1 A  10  0 2 
2 A  11  1 1 
3 A  15  1 0 
4 B  7  1 1 
5 B  11  1 0 
6 X  1  1 0 

Answer 1

数にのみを含め、あなたはmethod='dense'でSeries.rankを使用することができます。

>>> grouped = df.groupby("Name")["Value"] 
>>> df["Res"] = grouped.rank(method="dense", ascending=False).astype(int) - 1 
>>> df 
    ID Name Value Res 
0 0 A  10 2 
1 1 A  11 1 
2 3 A  15 0 
3 4 B  7 1 
4 5 B  11 0 
5 C X  1 0