rank是將Series或DataFrame的數據進行排序類型的一種方法，不過它並不像sort（含sort_index、sort_values等）那樣返回的是排序后的數據，而是當前數據的排名。
上述很好理解，但是往往可以看到一句話：
默認情況下，rank是通過“為各組分配一個平均排名”的方式破壞平級關系的
剛接觸這個方法可能很難理解這句話，那么看下面的例子：
是不是仍然很難理解，為什么rank會有小數？
這時候請再回味一下上面那句話，為各組分配一個平均排名。
什么意思呢？
我們可以自己先拍一下一些沒用爭議的數字，比如-5最小，其排名為1.0，0其次，因此其排名為2.0，數字2同理，其排名為3.0，這些都沒問題，但是到了4的時候，我們發現Series中存在兩個4，那么根據不同的規則，我們可以說數字4的排名是4.0，但也可以說是5.0，而“為各組分配一個平均排名”就能很好的解釋這個4.5的來源了，即取4.0和5.0的平均值，那么對於數字7來說，也是一個道理了，其既可以取6.0，也可以取7.0，這里平均一下，就成了6.5了。
當然上述全都是默認情況下的排名方式，我們可以根據自己的實際需要對這種排名的方式進行調整，rank函數為我們提供了一個method參數.
如上圖所示，設置為method為first時，對於相同的數據，它會根據數據出現的順序進行排序。
其他的method的取值及說明如下：
同時，我們可以讓rank的排名順序為逆序，這是只需設置ascending = False即可，示例如下：
上述全都是對於Series的操作，而對於DataFrame而言方法是一樣的，只是在DataFrame中，我們可以自己選擇是在行還是列上進行計算，rank方法中有axis參數，按需設置即可。
參考資料：
1、《利用python進行數據分析》
2、https://ask.csdn.net/questions/717823