この膨大なデータ、値が大きい順にランク付けしたいなぁ
この商品データを単価が大きい順にランク付けしたいなぁ
こんな時、データ加工の時によくあることだと思います。

そんなときは、値順にランク付けが出来るrank()関数というものがあります。
最初にデータを用意していきます。

import pandas as pd
import numpy as np

df01 = pd.DataFrame( {'name':['A', 'B', 'C', 'D' ,'E',"F"],
'math':[60, 70, 80 ,90,100,60]})
df01

  name	math
0	A	60
1	B	70
2	C	80
3	D	90
4	E	100
5	F	60

今回については、６行しかありませんので、分かりやすいかと思いますが、実際の実務では100万行などなる場合も全く珍しくありません。
そんな膨大なデータを一気にランク付け出来たら便利ですよね。
それでは、実際にコードを書いていきます。

rank = df01["math"].rank(method="min" , ascending=False)
rank

method="min"にすることによって、重複している値が同じ値になります。
別でmethod="first"にすることによって、上の行にあるものから順番に番号がつきます。
ascending=Falseにすることによって、大きい値順から順位がつきます。

df01["math"].rank(method="first" , ascending=False)
0    5.0
1    4.0
2    3.0
3    2.0
4    1.0
5    6.0

先ほど作成したrankともともとのデータフレームを結合していきます。

df01_rank = pd.concat([df01 , rank] , axis=1)
df01_rank

name	math	math
0	A	60	5.0
1	B	70	4.0
2	C	80	3.0
3	D	90	2.0
4	E	100	1.0
5	F	60	5.0

このままだと、カラム名が重複しているので、カラム名の変更と、ランク順にsort_values()を用いて見やすくしていきます。

df01_rank.columns=["name" , "math" , "rank"]
df01_rank.sort_values("rank" ,ascending=True)

	name	math	rank
4	E	100	1.0
3	D	90	2.0
2	C	80	3.0
1	B	70	4.0
0	A	60	5.0
5	F	60	5.0

このように上手くランク付けと並びかえをすることができました。
是非お持ちのデータで活用してみてください。