pandas.Series.nlargest
-
Series.nlargest(n=5, keep='first')[source] -
Возвращает n наибольших элементов.
Параметры: -
n : int, default 5 -
Возвращает столько же значений, отсортированных по убыванию.
-
keep : {‘first’, ‘last’, ‘all’}, default ‘first’ -
Если есть дублирующие значения, которые не могут поместиться в Series из n элементов:
-
first: берёт первые вхождения, основываясь на порядке индексов -
last: берёт последние вхождения, основываясь на порядке индексов -
-
all : keep all occurrences. This can result in a Series of - размер больше, чем n.
-
-
Возвращает: - Series
-
Возвращает n наибольших значений в Series, отсортированных в порядке убывания.
См. также
- nsmallest
- Получить n наименьших элементов.
- sort_values
- Сортировать Series по значениям.
- head
- Возвращает первые n строк.
Примечания
Быстрее, чем sort, для малых n по отношению к размеру объекта Series.
Примеры
>>> countries_population = {"Italy": 59000000, "France": 65000000, ... "Malta": 434000, "Maldives": 434000, ... "Brunei": 434000, "Iceland": 337000, ... "Nauru": 11300, "Tuvalu": 11300, ... "Anguilla": 11300, "Monserat": 5200} >>> s = pd.Series(countries_population) >>> s Italy 59000000 France 65000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 Iceland 337000 Nauru 11300 Tuvalu 11300 Anguilla 11300 Monserat 5200 dtype: int64Возвращает 3 наибольших элемента, где n по умолчанию.
>>> s.nlargest() France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 dtype: int64
Возвращает 3 наибольших элемента, где n = 3. Значение по умолчанию keep='first', поэтому Мальта будет сохранена.
>>> s.nlargest(3) France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 dtype: int64
Возвращает 3 наибольших элемента, где n = 3 и keep='last'. Бруней будет сохранён, поскольку это последний с значением 434000, исходя из порядка индексов.
>>> s.nlargest(3, keep='last') France 65000000 Italy 59000000 Brunei 434000 dtype: int64
Возвращает 3 наибольших элемента, где n = 3 с сохранением всех дубликатов. Обратите внимание, что возвращаемая Series имеет пять элементов из-за трёх дубликатов.
>>> s.nlargest(3, keep='all') France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 dtype: int64
-
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24.2/reference/api/pandas.Series.nlargest.html