pandas.DataFrame.nlargest

DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first')

返回按 columns 降序排序的前 n 行。

返回 columns 中值最大的前 n 行，按降序排列。未指定的列也会返回，但不用于排序。

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

Parameters:

nint

要返回的行数。

columns标签或标签列表

用于排序的列标签。

keep{‘first’, ‘last’, ‘all’}，默认为 ‘first’

当存在重复值时：

• first：优先考虑第一次出现的值

• last：优先考虑最后一次出现的值

• all：保留最小项的所有并列项，即使这意味着选择超过 n 项。

Returns:

DataFrame

按给定列的降序排列的前 n 行。

参见

DataFrame.nsmallest

返回按 columns 升序排序的前 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。

Notes

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

Examples

>>> 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

使用 keep='last' 时，并列项按相反的顺序解析：

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

使用 keep='all' 时，如果最小项存在重复值，保留的元素数量可能会超过 n，所有并列项都会被保留：

>>> 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

但是，nlargest 不会保留 n 个不同的最大元素：

>>> 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

为了按“population”列的最大值排序，然后是“GDP”列，我们可以指定多列，如下一个示例所示。

>>> df.nlargest(3, ['population', 'GDP'])
        population      GDP alpha-2
France    65000000  2583560      FR
Italy     59000000  1937894      IT
Brunei      434000    12128      BN