pandas.DataFrame.nlargest

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

Возвращает первые n строки, отсортированные по columns в порядке убывания.

Возвращает первые n строки с наибольшими значениями в columns, в порядке убывания. Столбцы, которые не указаны, также возвращаются, но не используются для сортировки.

Этот метод эквивалентен df.sort_values(columns, ascending=False).head(n), но более производителен.

Параметры:

n : int Количество строк для возврата. columns : label or list of labels Имя(на) столбца(ов) для сортировки. keep : {‘first’, ‘last’, ‘all’}, default ‘first’ В случае дубликатов значений: first : отдавать приоритет первому(ым) вхождению(ям) last : отдавать приоритет последнему(им) вхождению(ям) all : do not drop any duplicates, even it means выбирая больше чем n элементов. Введено в версии 0.24.0.

Возвращает:

DataFrame Первые n строки, отсортированные по указанным столбцам в порядке убывания.

См. также

DataFrame.nsmallest

Возвращает первые n строки, отсортированные по columns в порядке возрастания.

DataFrame.sort_values

Сортирует DataFrame по значениям.

DataFrame.head

Возвращает первые n строки без переупорядочивания.

Примечания

Эта функция не может быть использована со всеми типами столбцов. Например, при указании столбцов с типами object или category, генерируется ошибка TypeError.

Примеры

>>> 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

В следующем примере мы будем использовать nlargest для выбора трех строк с наибольшими значениями в столбце «population».

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

При использовании keep='last', ничьи решаются в обратном порядке:

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

При использовании keep='all', все дублируемые элементы сохраняются:

>>> 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

Чтобы отсортировать по наибольшим значениям в столбце «population», а затем «ВВП», можно указать несколько столбцов, как в следующем примере.

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