分组排序后如何将每一列对应所在位置的数除以每一组的总数？

我对数据分组（按WAVE，即年份分组）排序（按最终收入排序）后，用count之后，想将各组每一列位置值（每组对应的索引）除以每一组的总数，得到分数秩次（fractional rank），请问应该怎么操作，怎么调用count得到结果，或者其他命令之间得到吗？

#按年份和收入排序

df_2021['rank_fi'] = df_2021.groupby(['WAVE'])['final_income'].rank()
co = df_2021.groupby(['WAVE'])['final_income'].count()

df_2021['r'] =  df_2021.rank_fi/co
print(co)
print(df_2021)

df_2021['rank_fi'] = df_2021.groupby(['WAVE'])['final_income'].rank()
df_2021['count']= df_2021[['WAVE','final_income']].sort_values(by='final_income').groupby('WAVE').transform(lambda x:len(x))
df_2021['fractional_rank'] = df_2021['rank_fi']/df_2021['count']

是指的按年份分组后, 每组分别计算, 计算逻辑是用每行索引/ 这组的记录条数, 试下这个:

data['fractional rank']= data[['WAVE','final_income']].sort_values(by='final_income').groupby('WAVE').transform(lambda x: x.index / len(x))

这个要多条语句分步处理吧，用存储过程或循环语句结合使用。

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