用法:
Series.nlargest(n=5, split_every=None)
返回最大的
n
元素。此文档字符串是从 pandas.core.series.Series.nlargest 复制而来的。
可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。
- n:整数,默认 5
返回这么多降序排序的值。
- keep:{‘first’, ‘last’, ‘all’},默认 ‘first’(Dask 不支持)
当有重复值不能全部放入
n
元素系列时:first
:按出现顺序返回第一个n
出现。last
:以相反的出现顺序返回最后出现的n
。all
:保留所有出现。这可能会导致大小大于n
的系列。
- Series
系列中的
n
最大值,按降序排列。
参数:
返回:
注意:
相对于
Series
对象的大小,对于较小的n
,比.sort_values(ascending=False).head(n)
快。例子:
>>> countries_population = {"Italy": 59000000, "France": 65000000, ... "Malta": 434000, "Maldives": 434000, ... "Brunei": 434000, "Iceland": 337000, ... "Nauru": 11300, "Tuvalu": 11300, ... "Anguilla": 11300, "Montserrat": 5200} >>> s = pd.Series(countries_population) >>> s Italy 59000000 France 65000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 Iceland 337000 Nauru 11300 Tuvalu 11300 Anguilla 11300 Montserrat 5200 dtype: int64
n
最大的元素,默认情况下是n=5
。>>> s.nlargest() France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 dtype: int64
n
最大的元素,其中n=3
。默认keep
值为 ‘first’,因此将保留马耳他。>>> s.nlargest(3) France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 dtype: int64
n
最大的元素,其中n=3
并保留最后的重复项。文莱将被保留,因为它是最后一个,基于 index 顺序的值为 434000。>>> s.nlargest(3, keep='last') France 65000000 Italy 59000000 Brunei 434000 dtype: int64
n
最大的元素,其中n=3
保留所有重复项。请注意,由于三个重复项,返回的 Series 有五个元素。>>> s.nlargest(3, keep='all') France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 dtype: int64
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- Python dask.dataframe.Series.sum用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.dropna用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.gt用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.ge用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.repartition用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.mod用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.count用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.append用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.add用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.pow用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.last用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.nlargest。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。