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python怎么排名次
在Python中，可以使用pandas库对数据进行排名。具体操作如下：
1. 首先，需要安装pandas库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：
```shell
pip install pandas
```
2. 导入pandas库并创建数据。例如，可以创建一个名为df的DataFrame对象，其中包含要排名的一组数据：
```python
import pandas as pd
data = {'column1': [10, 20, 30, 40, 50], 'column2': [50, 40, 30, 20, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. 使用pandas的`rank()`函数对数据进行排名。例如，要对rank()
```
这将创建一个新的列默认情况下，排名从低到高，且平级数据会得到相同的排名。
4. 如果需要按照从高到低的方式进行排名，可以将`ascending`参数设置为False：
```python
df['column1_rank'] = df['column1'].rank(ascending=False)
```
此外，还可以使用`method`参数指定排名的方法。默认情况下，`method`为其他可用的方法包括：：
```python
df['column1_rank'] = df['column1'].rank(method='min')
```
怎样用python做语文、英语、数学的成绩排行榜
截图
百度可以的
该代码运行在 python3 环境下，双击文件即可运行，不带异常捕捉。
import os
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [98, 67, 89, 80]
list3 = [100, 90, 83, 62]
list4 = [90, 98, 100, 82]
index = input(请输入学生学号:)
index = list1.index(int(index))
chinese, math, english = list2[index], list3[index], list4[index]
total = sum([chinese, math, english])
print(该学生的成绩 语文为：{} ,数学 {} ,英语 {} ,总分 {}.format(
chinese, math, english, total))
os.system(pause)
python列表排序
[(i,j) for j,i in sorted([(a,b) for b,a in l], reverse = True)]
这样也可以
l.sort(key = lambda x:x[1],reverse = True)
排名前30%怎么算怎么用python代码
names=['张凤兰', '邓宁', '单桂兰', '李浩', '郭丽丽', '马秀荣', '胡燕', '杨晶', '陈柳', '李辉', '杨春梅', '郭春梅', '陈彬', '姚金凤', '谢正', '王辉', '祁秀芳', '沈红梅', '林凤兰', '彭文', '叶涛', '高 琴', '魏欢', '李海燕', '孔军', '曾宁', '李云', '仇丽娟', '阎淑兰', '杨淑珍', '李丽丽', '李峰', '韩东', '顾丽丽', '周玉 ', '陈博', '何丽娟', '叶利', '陈欣', '张畅', '黄浩', '刘伟', '秦玲', '袁凤英', '蒋娜', '项桂花', '吴建军', '李秀芳', '冯 丽华', '李刚', '白荣']
scorelist=[j for j in range(1,len(names)+1)][::-1]
person=dict(zip(names,scorelist))
person_name=dict(sorted(person.items(),key=lambda x:x[0]))#名字排序
print(f"姓名及名次如下：\n{person_name}\n")
#result=[]
person_score=dict(sorted(person.items(),key=lambda x:x[1]))#名次排序
print("排名前30%名次及姓名如下：")
for k,v in person_score.items():
if v<=0.3*(max(person_score.values())):
print(v,k)
#result.append((v,k))
#print(f"排名前30%名次及姓名如下：\n{dict(result)}")