rank 函数

一、rank 函数

今天我们来介绍一下 Excel 中的 rank 函数。

在日常使用 Excel 进行数据分析的过程中，经常需要对数据进行排序并评估各项数据的相对位置。而 rank 函数正是一个非常有用的工具，它可以根据数值的大小对数据进行排序，并返回每个数值在数据集中的排名。

rank 函数的基本用法

rank 函数的基本语法如下：

number 代表要进行排名的数值，ref 代表数据集合，order 代表排序的顺序，默认为降序。

让我们通过一个例子来说明 rank 函数的用法。假设我们有一个学生成绩的数据表格，分数存储在 A 列中。我们要计算每个学生的分数排名，可以使用以下公式：

=RANK(A2, $A$2:$A$10, 0)

其中 A2 是要进行排名的数值，$A$2:$A$10 是数据集合，0 代表按照降序排列。

rank 函数的高级用法

rank 函数还可以通过设置第三个参数 order 来进行高级排序。

order 参数有三种取值：

• 0 - 降序（默认值）
• 1 - 升序
• -1 - 降序，但是排名会跳过重复数值

通过设置 order 参数为 -1，可以使 rank 函数在计算排名时跳过重复的数值。这在实际应用中非常有用，特别是当我们需要对数据进行筛选或统计时。

下面是一个例子，假设我们有一个销售数据表格，其中包含了销售人员的姓名、销售额和月份。我们希望计算每个销售人员在每个月份的销售额排名，同时跳过重复的销售额。

=RANK(B2, $B$2:$B$20&$C$2:$C$20, -1)

其中 B2 是要进行排名的数值，$B$2:$B$20&$C$2:$C$20 是数据集合，通过连接姓名和月份可以保证唯一性，-1 代表按照降序排列且跳过重复值。

rank 函数的注意事项

在使用 rank 函数时，需要注意以下几点：

• rank 函数只能用于数值数据，不能用于文本数据。
• 如果有多个数值相同，将会获得相同的排名，但是下一个排名会被相应地跳过。
• 如果要计算排名的数值不在数据集中，rank 函数将返回错误值。

经过上面的介绍，相信大家对 rank 函数的基本用法和高级用法有了一定的了解。在实际工作和数据分析中，rank 函数可以帮助我们快速准确地评估数据的相对位置和排名，为决策提供重要参考。

希望这篇文章对大家学习和使用 rank 函数有所帮助！如果还有其他相关问题，欢迎在评论区留言。

二、rank函数

了解rank函数的用途和功能

在编程和数据分析领域，有很多经常使用的函数和工具。其中一个非常重要且常用的函数是rank函数。rank函数在数据处理和排名分析中具有广泛的应用。它可以帮助我们快速准确地对数据进行排序和分组，从而提取出所需的信息。

rank函数的基本原理

rank函数的基本原理是根据给定的排序规则，对数据集中的每个元素进行排名。排名的结果取决于数据的顺序和大小，较小值排名更靠前。rank函数可以应用于数值型、字符型和日期型数据，并且可以处理重复值的情况。

使用rank函数时，我们还可以指定排名的方式，例如升序排名、降序排名或者按照特定字段进行排名。这使得rank函数非常灵活和实用，在各种数据分析和业务场景中都能发挥出色的作用。

使用rank函数进行数据排序和分组

rank函数在数据排序和分组方面非常有用。通过rank函数，我们可以快速对数据进行排序，并将相关的数据分组在一起。这对于分析和处理大量数据非常有帮助。下面我们将介绍两种常用的使用方式。

1. 根据数值进行排名

rank函数可以根据数值大小对数据进行排名。我们可以按照升序或者降序的方式进行排名。比如，我们有一个销售数据表，包含了每个销售员的销售额信息。我们可以使用rank函数对销售额进行排名，从而确定每个销售员的业绩。

下面是一个示例：

三、rank first 与rank the first区别？

rank first 释义：

名列第一

例句：

We rank first only because our ancestry certainly made a great and amazing cause.

咱们之所以能排在第一位，先祖当初肯定做过惊天伟业！

rank the first释义：

排名第一

例句：

And the business financial management professional Holland rank the first, the EU ranks the third, the world comes out in front!

而且商业金融管理类专业荷兰排名第一，欧盟排名第三，世界名列前茅！

四、rank和rank eq的区别？

在MATLAB中，rank函数用于计算矩阵的秩，而rankeq函数用于计算线性方程组的秩。 

具体而言，rank函数用于计算矩阵中线性独立的列或行的数量。例如，如果一个矩阵的rank为3，则表示它有3个线性独立的列或行。

而rankeq函数用于计算线性方程组中系数矩阵的秩，从而确定它的解的数目。如果一个线性方程组的系数矩阵的秩与增广矩阵的秩相同，则该方程组有唯一解；如果它们的秩不同，则该方程组没有解或有无限多个解。

因此，rank函数和rankeq函数的主要区别在于它们计算的对象不同，rank计算矩阵的秩，而rankeq计算线性方程组的秩。

五、rank降序？

方法/步骤

1/6 先找到想要进行降序排序操作的表格，这里要按照工资额的降序，也就是从高到低排。

2/6 点击一下排名的空白单元格，然后点击函数。

3/6 点击之后，找到rank函数。

4/6 数值选择前面的工资，然后引用找到所有的工资额，方式选择0，也就是降序。

5/6 确定之后，这个人的排名是第几名就会显示出来了。

6/6 然后排列之后，也可以按照这个的顺序再次进行排列，这样就比较直观了。

六、dram双rank和单rank区别？

你可能听说过双通道内存，但Rank呢？是的，那是另一种内存 DIMM（模组）。简单来说，双Rank内存 DIMM 相当于在同一个 DIMM 上有两个常规的“单Rank”内存模组。因此，双Rank内存模组的宽度（就带宽而言）应该是单Rank模组的两倍。

单Rank配置的宽度为 64 位，而双Rank模组的宽度为128 位。然而，由于内存通道只有 64 位宽（与单Rank模组相同），内存控制器一次只能寻址一个Rank。正如你所料，这应该会使双Rank内存比传统的单Rank模组更慢，即使它们更密集。但实际上，单通道和双通道模块的延迟之间的差异几乎无法察觉。

这是因为双Rank内存有更多的打开行（页），增加了命中率，从而减少了刷新的机会。同时，访问不同Rank会导致延迟损失，在某些情况下会打断流水化操作，降低性能。因此，多Rank模组的整体影响因应用程序而异。通常，双Rank内存更适用于对工作带宽敏感的情况。

在消费类 PC 上，安装我们的所有DIMM 类似于拥有双通道、双列Rank。一般来说，双Rank配置比单Rank PC 快 5-10%，在 AMD 的 Ryzen CPU 上优势更加明显。

理论上，还有四Rank内存 DIMM，可以将其视为单个模组上4个Rank的 DIMM。由于一次只能访问四Rank中的一个Rank，因此这类模组比单Rank DIMM 慢一些。出于这个原因，一般不会在主流 PC 上找到四Rank模组。

因为 rank 是 64 或 72 位，所以由 x4 芯片制成的 ECC 模组需要 18 个芯片才能实现一个单Rank。由 x8 芯片制成的 ECC 模组只需要 9 DRAM个即可组成一个Rank。由 18 个 x8 芯片制成的模组将是双Rank的，具有36个 x8 芯片的 ECC 模组将是四Rank的。这里，x4 和 x8 代表每个 DRAM 芯片位宽。

四Rank DIMM 通常是 LRDIMM，但实际上用于2Rank模组，这是由于 LRDIMM 缓冲区部分的抽象，使四Rank DIMM 看起来像系统的双Rank DIMM。

这不仅有助于增加服务器上的 DIMM 数量，还有助于掩盖由四Rank模组引起的延迟损失（在某种程度上）。大多数服务器每个内存通道支持多达三个 LRDIMM，与标准四Rank RDIMM 相比，显着提高了内存容量和速度。

有关内存Rank的信息通常可以在 DIMM 标签上找到。单Rank通常标记为 1Rx (1Rx8/1Rx8/1Rx16)，双Rank内存标记为 2Rx (2Rx8/2Rx8/2Rx16)，四Rank标记为 4Rx (4Rx8/4Rx8/4Rx16)。需要注意的是，DIMM 上 DRAM 芯片的物理面并不一定表示Rank。单Rank模组不一定是单面 DIMM，双面模组不一定是双Rank DIMM，反之亦然

七、rank算法？

是搜索引擎最核心的一个模块。在搜索引擎中，对于用户输入一条查询query（关键词/句），搜索引擎将索引出一个相关的document（文档）列表，然后系统计算（query, document）之间的相关度，对列表中的文档进行排序，并返回给用户。

传统的rank有很多经典的模型来完成这一任务，比如bool model（布尔模型），VSM（向量空间模型），language model（语言模型）等，这些方法都比较简单，任何一本IR的书籍都有介绍。

八、1 rank和2 rank内存的区别？

ranks和banks都是内存的指标，但这两种指标的含义是有很大区别的。 　　区别如下： 　　一、ranks的含义。 　　ranks指的是一组或几组内存芯片，芯片分为两种4位与8位，由于中央处理器处理能力为64位，如果内存要达到中央处理器处理能力，就把Chips组成了Rank； 　　简单理解就是64位为一个rank。 　　内存可以分为singlerank、dualrank和doublerank。 　　二、banks的含义。 　　传统内存系统为了保证CPU的正常工作，必须一次传输完CPU在一个传输周期内所需要的数据。 　　而CPU在一个传输周期能接收的数据容量就是CPU数据总线的位宽，单位是bit（位）。 　　内存与CPU之间的数据交换通过主板上的北桥芯片进行，内存总线的数据位宽等同于CPU数据总线的位宽，这个位宽就称之为物理Bank（Physical 　　Bank，简称P-Bank）的位宽。 　　以目前主流的DDR系统为例，CPU与内存之间的接口位宽是64bit，也就意味着CPU在一个周期内会向内存发送或从内存读取64bit的数据，那么这一个64bit的数据集合就是一个内存条Bank。 　　不过以前有不少朋友都认为，内存的物理Bank是由面数决定的：即单面内存条则包含一个物理Bank，双面内存则包含两个。 　　其实这个看法是错误的。 　　一条内存条的物理Bank是由所采用的内存颗粒的位宽决定的，各个芯片位宽之和为64bit就是单物理Bank； 　　如果是128bit就是双物理Bank。 　　读到这里，大家也应该知道，可以通过两种方式来增加这种类型内存的容量。 　　第一种就是通过增加每一个独立模块的容量来增加Bank的容量，第二种方法就是增加Bank的数目。 　　由于目前内存颗粒位宽的限制，一个系统只有一个物理Bank已经不能满足容量的需要。 　　所以，目前新一代芯片组可以支持多个物理Bank，最少的也能支持4个物理Bank。 　　对于像Inteli845D这种支持4个Bank的芯片组来说，在选购内存时就要考虑一下插槽数与内存Bank的分配问题了。 　　因为如果选购双Bank的内存，这意味着在Inteli845D芯片组上最多只能使用两条这样的内存，多了芯片组将无法识别。 　　这里建议大家最好根据自己的主板所提供的内存插槽数目来选购内存

九、守望先锋rank排名

守望先锋rank排名 是每个热爱这款游戏的玩家们都非常关注的一个话题。在这个团队竞技射击游戏中，玩家通过与其他玩家的对抗来提升自己的排名，展现自己在游戏中的实力和技巧。

守望先锋rank排名 的重要性

在竞技游戏中，排名不仅仅是一种荣誉的体现，更是玩家实力的象征。一个高守望先锋rank排名不仅能够让玩家获得更多的游戏奖励，还能够让玩家获得更多的游戏体验和挑战。

如何提升自己的守望先锋rank排名

• 1. 熟练掌握各个英雄的技能和战术，灵活运用不同英雄应对不同的对手。
• 2. 加强团队意识，与队友合作默契，共同制定战术和策略。
• 3. 不断提升自己的游戏技能，包括射击精准度、位置意识等方面。
• 4. 保持良好的游戏态度，遇到挑战不气馁，不断总结经验教训。

影响守望先锋rank排名的因素

除了个人技术水平和游戏经验外，玩家的游戏态度和团队合作精神也是影响守望先锋rank排名的重要因素。一个积极向上、善于与队友沟通合作的玩家往往能在游戏中取得更好的成绩。

如何应对守望先锋rank排名的波动

在游戏中，守望先锋rank排名可能会有波动，这是正常现象。玩家在遇到排名下降时，不要灰心丧气，而是要认真分析自己的游戏表现，找出问题所在，不断完善自己的游戏技巧。

总结

在玩家们的心目中，守望先锋rank排名是一个不断挑战自我的过程，也是一个展现自己实力的舞台。通过不断提升自己的游戏技能，提升自己的团队合作能力，相信每个玩家都能在游戏中取得更好的成绩，享受到更多的乐趣。

十、rank函数怎么用

使用rank函数来处理数据排序

在数据分析和统计中，对数据进行排序是一项常见的任务。排序可以帮助我们找到数据集中的最大值、最小值，或者根据特定的条件将数据进行分类和分组。这其中，rank函数是一个非常有用的工具。

rank函数用于为数据集中的每个观测值分配一个排名，根据数值的大小决定排名的高低。这可以帮助我们快速地了解每个观测值在整个数据集中的位置，并进行进一步的分析和处理。

rank函数的语法和用法

在大多数的数据分析工具和编程语言中，rank函数都有相似的语法和用法。下面是一个典型的rank函数的语法：

其中，data是要进行排序的数据集，可以是一个数组、向量或者列；ascending指定排序的顺序，如果为True，则按照升序排列；如果为False，则按照降序排列。

下面是一些实际应用rank函数的例子：

例子1：按照数值大小排序

data = [5, 2, 7, 3, 1]
ranked_data = rank(data)
print(ranked_data)

运行这段代码，输出结果为：

[3, 1, 4, 2, 0]

这里，rank函数将数据集中的每个观测值按照数值的大小进行了排序，并为每个观测值分配了排名。最大的数值5的排名为3，最小的数值1的排名为1。

例子2：按照降序排序

data = [5, 2, 7, 3, 1]
ranked_data = rank(data, ascending=False)
print(ranked_data)

运行这段代码，输出结果为：

[1, 3, 0, 2, 4]

这里，我们通过传递参数ascending=False来指定降序排序。最大的数值5的排名为1，最小的数值1的排名为4。

例子3：处理数据框中的多列数据

在实际应用中，我们往往需要对数据框中的多列数据进行排序。使用rank函数可以灵活地处理这种情况。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'Score1': [80, 90, 85, 95],
        'Score2': [70, 65, 80, 75]}

df = pd.DataFrame(data)

df['Rank1'] = rank(df['Score1'])
df['Rank2'] = rank(df['Score2'])

print(df)

运行这段代码，输出结果为：

      Name  Score1  Score2  Rank1  Rank2
0    Alice      80      70      1      2
1      Bob      90      65      3      4
2  Charlie      85      80      2      1
3     Dave      95      75      4      3

这里，我们使用pandas库创建了一个包含学生成绩的数据框。通过使用rank函数，我们为每个学生的分数列添加了排名列。Rank1列代表Score1的排名，Rank2列代表Score2的排名。

总结

rank函数是一个强大且灵活的工具，可以帮助我们快速地对数据进行排序和排名。无论是对单个数值数组还是对数据框中的多列数据进行排序，rank函数都可以胜任。通过合理地应用rank函数，我们可以更好地理解和分析数据。

希望本文对你学习和使用rank函数有所帮助！如果你有任何疑问或者想法，请随时在下方留言。