代码示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
                   'variable1': [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5],
                   'variable2': [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]})

df['rank'] = df.groupby(['variable1'])['variable2'].rank(method='dense', ascending=False)

print(df)

输出：

   id  variable1  variable2  rank
0   1          1         10   1.0
1   2          2          9   1.0
2   3          3          8   1.0
3   4          4          7   1.0
4   5          5          6   1.0
5   6          1          5   2.0
6   7          2          4   2.0
7   8          3          3   2.0
8   9          4          2   2.0
9  10          5          1   2.0

解释：

在这个示例中，我们按照变量“variable1”对数据进行了分组，并在每个组内按照变量“variable2”进行了排序。然后，我们使用“rank”函数（具体方法为“’dense’”）来为每个组内的排名赋值。最后，我们在原始数据框中添加了一列名为“rank”的新列。