我在熊貓中有這些資料，如何根據價格將“地址”轉換為數字？
Area Room Parking Address Price
0 63 1 1 Shahran 1850000000
1 60 1 1 Chids 1850000000
2 79 2 1 Pardis 550000000
3 95 2 1 Shahrake 902500000
4 123 2 1 Shahrake 7000000000
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IIUC，您可以rank按每組地址的平均價格計算價格：
df['rank'] = df.groupby('Address')['Price'].transform('mean').rank()
輸出：
Area Room Parking Address Price rank
0 63 1 1 Shahran 1850000000 2.5
1 60 1 1 Chids 1850000000 2.5
2 79 2 1 Pardis 550000000 1.0
3 95 2 1 Shahrake 902500000 4.5
4 123 2 1 Shahrake 7000000000 4.5
或者，如果您更喜歡組之間的密集值：
df['rank'] = df.groupby('Address')['Price'].transform('mean').rank(method='dense')
輸出：
Area Room Parking Address Price rank
0 63 1 1 Shahran 1850000000 2
1 60 1 1 Chids 1850000000 2
2 79 2 1 Pardis 550000000 1
3 95 2 1 Shahrake 902500000 3
4 123 2 1 Shahrake 7000000000 3
注意。使用ascending=False引數將最高價格排在第一位
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