有没有办法对pandas中的3列进行加权排名？

是的，可以使用pandas库中的rank()函数对3列进行加权排名。rank()函数可以根据指定的排序方式对数据进行排名，并可以设置权重来实现加权排名。

下面是一个示例代码，演示如何对pandas中的3列进行加权排名：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [10, 20, 30, 40],
        'B': [5, 15, 25, 35],
        'C': [8, 12, 24, 36]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义权重
weights = {'A': 0.4, 'B': 0.3, 'C': 0.3}

# 计算加权排名
weighted_rank = df.apply(lambda x: (x * weights).sum(), axis=1).rank(method='min', ascending=False)

# 将加权排名添加到数据集中
df['Weighted Rank'] = weighted_rank

# 打印结果
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集df，包含3列（A、B、C）。然后，我们定义了每列的权重，这里分别为0.4、0.3和0.3。接下来，我们使用apply()函数和lambda表达式计算每行的加权和，然后使用rank()函数对加权和进行排名。最后，我们将加权排名添加到数据集中，并打印结果。

这种加权排名方法可以应用于各种场景，例如对多个指标进行综合评价、对不同特征进行加权排序等。

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