计算机统计总数排名的方法有多种，以下是一些常见的方法：
排序算法
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等。这些算法可以根据给定的指标对数据进行排序，从而确定排名。
指标计算
在确定排名之前，需要先确定一个指标或评分体系。根据不同的需求，可以选择不同的指标，比如销售额、得分、评级等。根据指标对数据进行计算，然后按照计算结果进行排名。
数据库查询
如果数据存储在数据库中，可以使用SQL查询语句来实现排名功能。通过编写适当的查询语句，可以按照指定的条件和排序规则从数据库中检索数据，并根据结果进行排名。
数据分析工具
现代的数据分析工具（如Excel、Python的pandas库或R语言）提供了丰富的函数和方法来进行数据排序和排名。这些工具可以根据给定的条件和指标对数据进行排序，并生成排名结果。
具体操作步骤示例
使用Excel的RANK函数
准备数据
假设有一组销售数据在Excel表格中，如下所示：
```
A列B列
姓名 销售额
小王 5000
小李 7500
小张 6200
小赵 8100
小孙 4800
```
插入RANK函数
在C列（假设从C2开始）输入以下公式来计算销售额的排名：
```
=RANK（B2, $B$2:$B$6, 0）
```
这个公式的意思是，给B2单元格的数（小王的销售额）在B2到B6这个范围内按升序排名（数越小排名越靠前）。
填充公式
将公式从C2拖动到C6，这样所有销售额的排名都会自动计算出来。
使用Python的pandas库
准备数据
假设有一组销售数据在CSV文件中，可以使用以下代码读取数据：
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv（'sales_data.csv'）
```
计算排名
使用`rank`方法计算销售额的排名：
```python
data['rank'] = data['销售额'].rank（ascending=False）
```
查看排名
打印排名结果：
```python
print（data[['姓名', '销售额', 'rank']]）
```
总结
以上方法都可以用来统计计算机中的总数排名，具体选择哪种方法取决于数据的存储格式和处理需求。Excel的RANK函数适用于简单的排名需求，而Python的pandas库则提供了更强大的数据处理和排名功能。