用法:
DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first')
返回按
columns
降序排列的前n
行。按降序返回
columns
中具有最大值的前n
行。未指定的列也會返回,但不用於排序。此方法等效於
df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)
,但性能更高。- n:int
要返回的行數。
- columns:標簽或標簽列表
要排序的列標簽。
- keep:{‘first’, ‘last’, ‘all’},默認 ‘first’
有重複值的地方:
first
:優先考慮第一次出現last
:優先考慮最後一次出現all
:不要刪除任何重複項,即使這意味著選擇超過n
項。
- DataFrame
前
n
行按給定列按降序排列。
參數:
返回:
注意:
此函數不能用於所有列類型。例如,當使用
object
或category
dtypes 指定列時,會引發TypeError
。例子:
>>> df = pd.DataFrame({'population':[59000000, 65000000, 434000, ... 434000, 434000, 337000, 11300, ... 11300, 11300], ... 'GDP':[1937894, 2583560 , 12011, 4520, 12128, ... 17036, 182, 38, 311], ... 'alpha-2':["IT", "FR", "MT", "MV", "BN", ... "IS", "NR", "TV", "AI"]}, ... index=["Italy", "France", "Malta", ... "Maldives", "Brunei", "Iceland", ... "Nauru", "Tuvalu", "Anguilla"]) >>> df population GDP alpha-2 Italy 59000000 1937894 IT France 65000000 2583560 FR Malta 434000 12011 MT Maldives 434000 4520 MV Brunei 434000 12128 BN Iceland 337000 17036 IS Nauru 11300 182 NR Tuvalu 11300 38 TV Anguilla 11300 311 AI
在以下示例中,我們將使用
nlargest
選擇列“population” 中具有最大值的三行。>>> df.nlargest(3, 'population') population GDP alpha-2 France 65000000 2583560 FR Italy 59000000 1937894 IT Malta 434000 12011 MT
使用
keep='last'
時,以相反的順序解決關係:>>> df.nlargest(3, 'population', keep='last') population GDP alpha-2 France 65000000 2583560 FR Italy 59000000 1937894 IT Brunei 434000 12128 BN
使用
keep='all'
時,將保留所有重複項:>>> df.nlargest(3, 'population', keep='all') population GDP alpha-2 France 65000000 2583560 FR Italy 59000000 1937894 IT Malta 434000 12011 MT Maldives 434000 4520 MV Brunei 434000 12128 BN
要按列 “population” 和 “GDP” 中的最大值排序,我們可以像下一個示例中那樣指定多個列。
>>> df.nlargest(3, ['population', 'GDP']) population GDP alpha-2 France 65000000 2583560 FR Italy 59000000 1937894 IT Brunei 434000 12128 BN
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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.nlargest。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。