简单学量化pandas的应用7rank排名次

今天，我们学习使用pandas中的rank()函数进行排名。

在量化交易中，经常会用到排名，比如按市值从小到大排名，排名靠前的优先买入；比如按ROE从大到小排名，排名靠前的优先买入。

下面我们按成交量由大到小排名，简单的学习一下rank()函数的使用方法。

首先，获取数据，我们获取股票000333今年前10个交易日的成交量等数据：

df = pro.daily(ts_code='000333.SZ', start_date='20240101', end_date='20240303')#取数据
df=df[['ts_code','trade_date','open','high','low','close','volume']]#筛选需要的列
df=df.sort_values(by='trade_date')#按交易日期升序排列
df=df.head(10)
df

返回：

然后，按成交量从大到小进行排序：

df['成交量排名']=df['volume'].rank(ascending=False).map(lambda x:int(x))
df

检查了一下，顺序排列的正确！