如何在Python中基于其他列创建排名列

我有一个python数据框架，看起来如下所示：

此数据帧已按“事务计数”降序排序。我想在该数据框中创建另一个名为“rank”的列，其中包含cust_ID的出现次数。我的期望输出如下所示：

对于事务计数为4的cust_ID=1234，排名将为1，对于cust_ID=1234的下一次出现，排名将为2，依此类推

我尝试了以下方法：

df['rank'] = df["cust_ID"].value_counts()
df.head(10)

但是rank列被创建为所有NaN值

任何关于如何实现这一点的建议都将不胜感激

使用+：

输出

0    1
1    2
2    1
3    1
4    2
5    3
Name: rank, dtype: int64

你可以做：

df['rank'] = df.groupby('cust_ID')['transaction_count'].rank(ascending=False)

输出：

    cust_ID     associate_ID    transaction_count   rank
0   1234           608          4                   1.0
1   1234           785          1                   2.0
2   4789           345          2                   1.0
3   3456           268          5                   1.0
4   3456           725          3                   2.0
5   3456           795          1                   3.0

请注意，这不仅给出了计数，还根据

transaction\u count

值给出了事务的排名

    cust_ID     associate_ID    transaction_count   rank
0   1234           608          4                   1.0
1   1234           785          1                   2.0
2   4789           345          2                   1.0
3   3456           268          5                   1.0
4   3456           725          3                   2.0
5   3456           795          1                   3.0