pandasのdataframeでグルーピングしてランク付けし、グループ項目、ランキングで並べ替える。

サンプルデータとコードです。　groupby とrank の操作例です。

サンプルデータ

data=[
{"氏名":"山田","回数":1, "国語":10 ,"算数":20 },
{"氏名":"山田","回数":2, "国語":20 ,"算数":30 },
{"氏名":"山田","回数":3, "国語":30 ,"算数":40 },
{"氏名":"山田","回数":4, "国語":40 ,"算数":50 },

{"氏名":"鈴木","回数":1, "国語":10 ,"算数":50 },
{"氏名":"鈴木","回数":2, "国語":20 ,"算数":40 },
{"氏名":"鈴木","回数":3, "国語":30 ,"算数":30 },
{"氏名":"鈴木","回数":4, "国語":40 ,"算数":20 },
    
{"氏名":"野田","回数":1, "国語":10 ,"算数":30 },
{"氏名":"野田","回数":2, "国語":20 ,"算数":40 },
{"氏名":"野田","回数":3, "国語":30 ,"算数":20 },
{"氏名":"野田","回数":4, "国語":40 ,"算数":50 },
]

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(data)
print(df.to_markdown()) 

	氏名	回数	国語	算数
0	山田	1	10	20
1	山田	2	20	30
2	山田	3	30	40
3	山田	4	40	50
4	鈴木	1	10	50
5	鈴木	2	20	40
6	鈴木	3	30	30
7	鈴木	4	40	20
8	野田	1	10	30
9	野田	2	20	40
10	野田	3	30	20
11	野田	4	40	50

回数別の算数上位者を求める。(groupby とrank のサンプル)

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(data)
# print(df.to_markdown()) 

# 回数別の算数上位者
df["回数別算数順位"]=df.groupby(["回数"])["算数"].rank(ascending=False)

# 見やすいように表示順、カラム位置を修正
df.sort_values(["回数","回数別算数順位"],inplace=True)
df=df[[ '回数' , '回数別算数順位' , '算数' , '氏名'  ]]

print(df.to_markdown()) 

結果

	回数	回数別算数順位	算数	氏名
4	1	1	50	鈴木
8	1	2	30	野田
0	1	3	20	山田
5	2	1.5	40	鈴木
9	2	1.5	40	野田
1	2	3	30	山田
2	3	1	40	山田
6	3	2	30	鈴木
10	3	3	20	野田
3	4	1.5	50	山田
11	4	1.5	50	野田
7	4	3	20	鈴木

参考

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.rank