Python 熊猫分组，并在每个组以1开头的组中排名

我有一个数据帧：

作为pd进口熊猫

df = pd.DataFrame([[1, 'a'],
                    [1, 'a'],
                    [1, 'b'],
                    [1, 'a'],
                    [2, 'a'],
                    [2, 'b'],
                    [2, 'a'],
                    [2, 'b'],
                    [3, 'b'],
                    [3, 'a'],
                    [3, 'b'],

                   ], columns=['session', 'issue'])
df

我想在会议中对问题进行排名。 我试过：

df.groupby(['session', 'issue']).size().rank(ascending=False, method='dense')

session  issue
1        a        1.0
         b        3.0
2        a        2.0
         b        2.0
3        a        3.0
         b        2.0
dtype: float64

我需要的是这样的结果：

对于组会话=1，有三个a问题和一个b问题，因此 对于第1组，等级为a=1和b=2

对于组会话=2，两个级别相等，因此它们的级别应相同=1

对于组会话=3，有到b个问题和一个a问题，因此等级应为b=1和a=2

无论如何，为什么每个组的排名不从1、2、3开始？

多索引的第一级使用（

会话

）：

---

这是一个解决办法。非常感谢。@user3225309-不客气！如果我的回答有帮助，别忘了。谢谢

s = (df.groupby(['session', 'issue'])
        .size()
        .groupby(level=0)
        .rank(ascending=False, method='dense'))
print (s)
session  issue
1        a        1.0
         b        2.0
2        a        1.0
         b        1.0
3        a        2.0
         b        1.0
dtype: float64