Python pyspark Series.nlargest用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.nlargest 的用法。

用法: Series.nlargest(n: int = 5) → pyspark.pandas.series.Series

返回最大的 n 元素。

参数：

n：整数，默认 5

Series: 系列中的 n 最大值，按降序排列。

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。

在pandas-on-Spark 中，由于 Spark 的惰性执行和查询优化器，两者将具有相同的性能。

例子：

>>> data = [1, 2, 3, 4, np.nan ,6, 7, 8]
>>> s = ps.Series(data)
>>> s
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    NaN
5    6.0
6    7.0
7    8.0
dtype: float64

n 最大的元素，默认情况下是 n=5。

>>> s.nlargest()
7    8.0
6    7.0
5    6.0
3    4.0
2    3.0
dtype: float64

>>> s.nlargest(n=3)
7    8.0
6    7.0
5    6.0
dtype: float64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：