考虑具有排名的数据集
+--------+----+-----------+--------------+
| colA|colB|colA_rank |colA_rank_mean|
+--------+----+-----------+--------------+
| 21| 50| 1| 1|
| 9| 23| 2| 2.5|
| 9| 21| 3| 2.5|
| 8| 21| 4| 3|
| 2| 21| 5| 5.5|
| 2| 5| 6| 5.5|
| 1| 5| 7| 7.5|
| 1| 4| 8| 7.5|
| 0| 4| 9| 11|
| 0| 3| 10| 11|
| 0| 3| 11| 11|
| 0| 2| 12| 11|
| 0| 2| 13| 11|
+--------+----+-----------+--------------+
colA_rank是正常排名，而对于colA_rank_mean，我想通过将排名替换为平局的平均排名来解决平局。单次通过和某些特定的排名方法是否可以实现？
目前，我正在考虑进行2次传递，但这似乎需要在colA上对数据集进行两次排序，一次不进行分区，一次对进行分区。
#Step 1: normal rank
df = df.withColumn("colA_rank",F.row_number().over(Window.orderBy("colA")))
#Step 2 : solve ties :
df = df.withColumn("colA_rank_mean",F.mean(colA_rank).over(Window.partitionBy("colA"))