Python 使用比argsort更快的方式在数据帧子集中排序

我有这个数据框：

user1    user2   quantity
--------------------------
Alice    Carol     10
Alice    Bob       5
Bob      Dan       2
Carol    Eve       7
Carol    Dan      100

我想使用数量按降序排列每一行，但按用户1排列。例如：

user1    user2   quantity   order
----------------------------------
Alice    Carol     10       1
Alice    Bob       5        2
Bob      Dan       2        1
Carol    Eve       7        2
Carol    Dan      100       1

目前，我的代码如下所示：

users = df['user1'].unique()
for user in users:
    cond = (df['user1'] == user)
    sort_ser = df[cond]['quantity'].values.argsort()[::-1] # descending
    df.loc[cond, 'order'] = sort_ser + 1

它适用于小数据帧。但如果是大型的，速度会很慢。我认为这是因为（1）我基本上是按用户运行它，（2）有几种情况正在发生。有没有更快的方法可以做到这一点？

使用：

df['order'] = df.groupby('user1')['quantity'].rank(ascending=False).astype(int)

输出：

   user1  user2  quantity  order
0  Alice  Carol        10      1
1  Alice    Bob         5      2
2    Bob    Dan         2      1
3  Carol    Eve         7      2
4  Carol    Dan       100      1

0    1.0
1    2.0
2    1.0
3    2.0
4    1.0
Name: quantity, dtype: float64

细节

df.groupby('user1')['quantity'].rank(ascending=False)

输出：

   user1  user2  quantity  order
0  Alice  Carol        10      1
1  Alice    Bob         5      2
2    Bob    Dan         2      1
3  Carol    Eve         7      2
4  Carol    Dan       100      1

0    1.0
1    2.0
2    1.0
3    2.0
4    1.0
Name: quantity, dtype: float64

带着一些裸体

a = np.lexsort([-df.quantity, df.user1])
u, idx, inv = np.unique(df.user1, return_index=True, return_inverse=True)

df.assign(order=a - idx.repeat(np.bincount(inv)) + 1)

   user1  user2  quantity  order
0  Alice  Carol        10      1
1  Alice    Bob         5      2
2    Bob    Dan         2      1
3  Carol    Eve         7      2
4  Carol    Dan       100      1

---

回答很好-值得检查一下

rank

中的平局机制在默认情况下是什么（平均值），以防这不是所需的。实际上，我现在正在我拥有的数据集上运行代码。早些时候，我想我已经做了100多分钟了，但我仍然没有完成。我会发布修改后的代码会发生什么，但我很乐观。