Python pandas groupby rank删除索引，返回所有1

我的数据框如下所示：

    name1  name2   value
 1  Jane   Foo     2
 2  Jane   Bar     4
 3  John   Foo     7
 4  John   Bar     1

如果我做了

df.groupby（['name1'，'name2']）.count（）

我得到：

              value
name1  name2
Jane   Foo    1
Jane   Bar    1
John   Foo    1
John   Bar    1

但我试图找出每个多索引组中每个值的排名。理想情况下，如果我使用

df.groupby（['name1'，'name2']）.rank（）

我应该得到：

             value
name1  name2
Jane   Foo    2
Jane   Bar    1
John   Foo    1
John   Bar    2

但我只是得到：

    value
  1  1
  2  1
  3  1
  4  1

---

删除分组列的名称后，只有索引号作为索引，所有行的秩值等于1。我做错了什么？

我认为您需要使用数字-因此似乎需要将分组放在第一列

name1

中，并返回

值的
秩
：

df['rank'] = df.groupby('name1')['value'].rank(method='dense', ascending=False).astype(int)
print (df)
  name1 name2  value  rank
1  Jane   Foo      2     2
2  Jane   Bar      4     1
3  John   Foo      7     1
4  John   Bar      1     2

我认为您需要使用数字-因此似乎需要将分组放在第一列
name1
，并为
值返回
rank
：

df['rank'] = df.groupby('name1')['value'].rank(method='dense', ascending=False).astype(int)
print (df)
  name1 name2  value  rank
1  Jane   Foo      2     2
2  Jane   Bar      4     1
3  John   Foo      7     1
4  John   Bar      1     2