我有一个像这样的df（实际df有4.5密耳行，23列）：
group feature col1 col2 col3
g1 f1 1 10 100
g1 f1 11 9 1000
g1 f2 0 8 200
g2 f1 2 7 330
g2 f2 3 7 331
g2 f3 1 7 100
g3 f1 1 6 101
g3 f1 5 9 100
g3 f1 1 8 100
我想在我的df中为每个col添加两个新的“rank”cols。我将以不同的方式评估不同的cols，例如sum，mean，max等。为了便于解释，我将问题分解为以下两个不同的问题。
我被告知here使用.loc而不使用groupby，但任何有效的解决方案都可以。我试过了两次并且收效甚微（见here）
第一个排名col将对每个组中col1，col2和col3中的值的每个特征进行排名。
在中间阶段，它看起来像这样：
group feature col1 col1_sum col1_rank col2 col2_avg col2_rank col3 col3_max col3_rank
g1 f1 1 12 1 10 9.5 1 100 1000 1
g1 f1 11 9 1000
g1 f2 0 0 2 8 8 2 200 200 2
g2 f1 2 2 2 7 7 1 330 330 2
g2 f2 3 3 1 7 7 1 331 331 1
g2 f3 1 1 3 7 7 1 100 100 3
g3 f1 1 7 1 6 7.67 1 101 101 1
g3 f1 5 9 100
g3 f1 1 8 100
它将输出：
group feature col1_rank col2_rank col3_rank
g1 f1 1 1 1
g1 f2 2 2 2
g2 f1 2 1 2
g2 f2 1 1 1
g2 f3 3 1 3
g3 f1 1 1 1
第二个等级col将按照col1，col2和col3中的值对所有其他组的特征对每个组进行排名。
在中间阶段，它看起来像这样：
group feature col1 col1_sum col1_rank col2 col2_avg col2_rank col3 col3_max col3_rank
g1 f1 1 12 1 10 9.5 1 100 1000 1
g1 f1 11 9 1000
g2 f1 2 2 3 7 7 3 330 330 2
g3 f1 1 7 2 6 7.67 2 101 101 3
g3 f1 5 9 100
g3 f1 1 8 100
g1 f2 0 0 2 8 8 1 200 200 2
g2 f2 3 3 1 7 7 2 331 331 1
g2 f3 1 1 1 7 7 1 100 100 1
它将输出：
group feature col1_rank col2_rank col3_rank
g1 f1 1 1 1
g2 f1 3 3 2
g3 f1 2 2 3
g1 f2 2 1 2
g2 f2 1 2 1
g2 f3 1 1 1
我会在groupby上使用['group', 'feature']来生成一个包含sum，avg和max列（不是等级）的中间数据帧，然后在groupby上再次使用group来生成排名。
中介数据框：
df2 = pd.concat([
df.iloc[:,[0,1,2]].groupby(['group', 'feature']).sum(),
df.iloc[:,[0,1,3]].groupby(['group', 'feature']).mean(),
df.iloc[:,[0,1,4]].groupby(['group', 'feature']).max()
], axis=1)
中间数据框是：
col1 col2 col3
group feature
g1 f1 12 9.500000 1000
f2 0 8.000000 200
g2 f1 2 7.000000 330
f2 3 7.000000 331
f3 1 7.000000 100
g3 f1 7 7.666667 101
现在为最终的数据帧：
df3 = df2.groupby('group').rank(method='min', ascending=False).reset_index()
最后给出了：
group feature col1 col2 col3
0 g1 f1 1.0 1.0 1.0
1 g1 f2 2.0 2.0 2.0
2 g2 f1 2.0 1.0 2.0
3 g2 f2 1.0 1.0 1.0
4 g2 f3 3.0 1.0 3.0
5 g3 f1 1.0 1.0 1.0
对于问题的第二部分，我只需更改中间数据帧的索引，并在'feature'上分组后计算排名：
dfx4 = dfx.reset_index().set_index(['feature', 'group']
).sort_index().groupby('feature').rank(
method='min', ascending=False
).reset_index()
这使：
feature group col1 col2 col3
0 f1 g1 1.0 1.0 1.0
1 f1 g2 3.0 3.0 2.0
2 f1 g3 2.0 2.0 3.0
3 f2 g1 2.0 1.0 2.0
4 f2 g2 1.0 2.0 1.0
5 f3 g2 1.0 1.0 1.0