Python 产生非整数的秩函数？

熊猫数据帧函数

rank

在返回值中返回整数和浮点数的混合，或者输出总是保证为1…N个整数，是否存在任何条件

如@TomAugspurger所示。如果它们是重复的，则它们可以是非整数。（但在任何情况下都是float64数据类型）

几个等级选项

In [12]: DataFrame({'A' : Series([1,2,3,4]), 'B' : Series([1,1,1,1]) }).rank(method='min')
Out[12]: 
   A  B
0  1  1
1  2  1
2  3  1
3  4  1

[4 rows x 2 columns]

In [13]: DataFrame({'A' : Series([1,2,3,4]), 'B' : Series([1,1,1,1]) }).rank(method='max')
Out[13]: 
   A  B
0  1  4
1  2  4
2  3  4
3  4  4

[4 rows x 2 columns]

In [14]: DataFrame({'A' : Series([1,2,3,4]), 'B' : Series([1,1,1,1]) }).rank(method='first')
Out[14]: 
   A  B
0  1  1
1  2  2
2  3  3
3  4  4

[4 rows x 2 columns]

---

我发现上面的代码产生了一个浮点解。可能是熊猫版本问题或其他版本问题。正如对解决方案多样性的补充一样，以下内容也起到了作用

DataFrame({'A' : Series([1,2,3,4]), 'B' : Series([1,1,1,1]) }).rank(method='min').astype(int);

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这适用于任何可能在秩中使用的方法。

来自docstring:

定义：df.rank（self，axis=0，numeric_only=None，method='average'，na_option='keep'，sunsing=True）docstring：沿轴计算数值数据秩（1到n）。为相等的值分配了一个秩，该秩是这些值的秩的平均值

，因此，如果有多个项目具有相同的值，则不一定如此。@TomAugspurger:那么答案是否，它不能是浮点值？可以是浮点值。检查

df=pd.DataFrame（{“a”：[1,2,3,3,4,5]}）上的
df.rank（）
）

@TomAugspurger:有没有办法让它将相同的整数秩不平均分配给相同的秩元素？所以输出总是整数？@user248237dfsf查看更新的答案“如果它们是重复的，那么它们可以是非整数”。那么这就是一个bug，或者至少需要一个额外的选项来控制如何解决关系。只有

method='average'

才能返回非整数。（当NAs与整数混合返回时，当然不包括

na_option='keep'

，这将强制整数浮动，这是另一个问题。）

DataFrame({'A' : Series([1,2,3,4]), 'B' : Series([1,1,1,1]) }).rank(method='min').astype(int);