pandas.DataFrame.nlargest#

DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first')[源码]#

返回按columns降序排列的前n行。

返回 columns 中具有最大值的 n 行，按降序排列。未指定的列也会返回，但不会用于排序。

此方法等同于 df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)，但性能更优。

参数:
nint

要返回的行数。

columnsHashable 或前者的序列

用于排序的列标签。

keep{‘first’, ‘last’, ‘all’}, 默认值为 ‘first’

当存在重复值时

  • first : 优先考虑第一次出现的（或多次出现中的第一次）

  • last : 优先考虑最后一次出现的（或多次出现中的最后一次）

  • all : 保留最小项的所有重复项，即使这意味着选择超过 n 个项目。

返回:
DataFrame

按给定列降序排列的前 n 行。

另请参阅

DataFrame.nsmallest

返回按columns升序排列的前n行。

DataFrame.sort_values

按值对 DataFrame 进行排序。

DataFrame.head

返回前 n 行，不重新排序。

注意

此函数不能与所有列类型一起使用。例如，当指定 object 或 category 数据类型的列时，会引发 TypeError。

示例

>>> 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

在下面的示例中，我们将使用 nlargest 来选择“population”列中值最大的三行。

>>> df.nlargest(3, "population")
        population      GDP alpha-2
France    65000000  2583560      FR
Italy     59000000  1937894      IT
Malta       434000    12011      MT

当使用 keep='last' 时，重复值按相反的顺序解析

>>> df.nlargest(3, "population", keep="last")
        population      GDP alpha-2
France    65000000  2583560      FR
Italy     59000000  1937894      IT
Brunei      434000    12128      BN

当使用 keep='all' 时，如果最小元素存在重复值，则保留的元素数量可能超过 n，所有重复值都会被保留

>>> 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

然而，nlargest 不会保留 n 个不重复的最大元素

>>> df.nlargest(5, "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“population”列的最大值排序，然后按“GDP”排序，我们可以像在下一个示例中那样指定多个列。

>>> 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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