pandas DataFrame top N rows，某列值最大的N行

最新推荐文章于 2024-05-13 21:44:29 发布

条件漫步

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分类专栏： python 文章标签： pandas python

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文章介绍了如何利用pandasDataFrame的`nlargest`和`nsmallest`方法对数据框中的数据进行最大值和最小值的选择与排序。通过示例展示了如何依据单列或多列进行操作，并处理相同值的情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

@创建于：2023.04.03
@修改于：2023.04.03

文章目录

1、pandas.DataFrame.nlargest

在这里插入图片描述

2、代码示例

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


# 选择population最大的前3个，相同的值选择第一个
df.nlargest(3, 'population', keep="first")
        population      GDP alpha-2
France    65000000  2583560      FR
Italy     59000000  1937894      IT
Malta       434000    12011      MT

# 选择population最大的前3个，相同的值则都选择
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

# 指定多个列：按“population”列和“GDP”列中的最大值排序
df.nlargest(3, ['population', 'GDP'], keep="all")
        population      GDP alpha-2
France    65000000  2583560      FR
Italy     59000000  1937894      IT
Brunei      434000    12128      BN

3、pandas.DataFrame.nsmallest

在这里插入图片描述

# 指定多个列，按“population”列和“GDP”列中的最小值排序
df.nsmallest(3, ['population', 'GDP'])
          population  GDP alpha-2
Tuvalu         11300   38      TV
Nauru          11300  182      NR
Anguilla       11300  311      AI