熊貓等級：對於方法的意外行爲=「密」和PCT =真

Question

假設我有重複了一系列的：

import pandas as pd 
ts = pd.Series([1,2,3,4] * 5) 

，我要計算它的百分等級。 它始終是一個有點棘手計算與多個匹配的行列，但我覺得我得到意想不到的結果：

ts.rank(method = 'dense', pct = True) 

Out[112]: 
0  0.05 
1  0.10 
2  0.15 
3  0.20 
4  0.05 
5  0.10 
6  0.15 
7  0.20 
8  0.05 
9  0.10 
10 0.15 
11 0.20 
12 0.05 
13 0.10 
14 0.15 
15 0.20 
16 0.05 
17 0.10 
18 0.15 
19 0.20 
dtype: float64 

所以我得到的百分[0.05，0.1，0.15，0.2]，在這裏我猜預期的輸出可能是[0.25,0.5,0.75,1]，即將輸出乘以重複值的數量。

我的猜測是，爲了計算百分位數，pd.rank簡單地除以觀察次數，這對於method ='dense'是錯誤的。

所以我的問題是：

1. 你是否同意輸出是意外/錯誤

2. 我怎樣才能得到我預期的輸出，即分配給每個複製的百分等級，我會得到，如果我沒有在 系列中有任何重複？

Answer 1

我已報告的問題在GitHub上：https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/15639

所有這一切PCT =真確實是由NOBS，這給意外行爲的方法鴻溝=「密」，所以這被視爲一個bug在下一個主要版本中修復。