pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.nlargest
-
SeriesGroupBy.nlargest -
Возвращает
nнаибольших элементов.Параметры: -
n : int, default 5 -
Возвращает столько же значений, отсортированных по убыванию.
-
keep : {‘first’, ‘last’, ‘all’}, default ‘first’ -
Если есть дублирующиеся значения, которые не могут поместиться в Series из
nэлементов:-
-
first : return the first n occurrences in order -
в порядке их появления.
-
-
-
last : return the last n occurrences in reverse -
в порядке их появления.
-
-
-
all : keep all occurrences. This can result in a Series of -
размером больше, чем
n.
-
-
Возвращает: - Series
-
nнаибольших значений в Series, отсортированных по убыванию.
См. также
-
Series.nsmallest - Получить
nнаименьшие элементы. -
Series.sort_values - Сортировать Series по значениям.
-
Series.head - Возвращает первые
nстроки.
Примечания
Быстрее, чем
.sort_values(ascending=False).head(n)для небольшихnпо отношению к размеру объектаSeries.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: int64nнаибольших элементов, гдеn=5по умолчанию.>>> s.nlargest() France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 Maldives 434000 Brunei 434000 dtype: int64
nнаибольших элементов, гдеn=3. Значение по умолчанию дляkeepравно ‘first’, поэтому Мальта сохраняется.>>> s.nlargest(3) France 65000000 Italy 59000000 Malta 434000 dtype: int64
nнаибольших элементов, гдеn=3и сохраняя последние дубликаты. Бруней сохраняется, так как это последний с значением 434000, исходя из порядка индекса.>>> s.nlargest(3, keep='last') France 65000000 Italy 59000000 Brunei 434000 dtype: int64
nнаибольших элементов, гдеn=3со всеми сохранёнными дубликатами. Обратите внимание, что возвращаемая Series содержит 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/0.25.0/reference/api/pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.nlargest.html