pandas.Series.nlargest#

Series.nlargest(n=5, keep='first')[源代码]#

退回最大的 n 元素。

参数

n整型，默认为5

返回这么多降序排序值。

keep{‘First’，‘Last’，‘All’}，默认为‘First’

当存在不能全部放入一系列 n 元素：

first ：返回第一个 n 按出现顺序出现的事件。
last ：退回最后一个 n 以与出现顺序相反的顺序出现。
all ：保留所有匹配项。这可能会导致一系列尺寸大于 n 。

退货

系列: 这个 n 系列中的最大值，按降序排序。

参见

Series.nsmallest: 拿到 n 最小的元素。
Series.sort_values: 按值对系列进行排序。
Series.head: 返回第一个 n 排好了。

注意事项

比 .sort_values(ascending=False).head(n) 适用于小型 n 相对于对象的大小 Series 对象。

示例

>>> countries_population = {"Italy": 59000000, "France": 65000000,
...                         "Malta": 434000, "Maldives": 434000,
...                         "Brunei": 434000, "Iceland": 337000,
...                         "Nauru": 11300, "Tuvalu": 11300,
...                         "Anguilla": 11300, "Montserrat": 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
Montserrat      5200
dtype: int64

这个 n 最大元素，其中 n=5 默认情况下。

>>> s.nlargest()
France      65000000
Italy       59000000
Malta         434000
Maldives      434000
Brunei        434000
dtype: int64

这个 n 最大元素，其中 n=3 。默认设置 keep 价值是第一的，所以马耳他将被保留。

>>> s.nlargest(3)
France    65000000
Italy     59000000
Malta       434000
dtype: int64

这个 n 最大元素，其中 n=3 并保留最后的复制品。文莱将被保留，因为它是最后一个基于指数顺序的值为434000的国家。

>>> s.nlargest(3, keep='last')
France      65000000
Italy       59000000
Brunei        434000
dtype: int64

这个 n 最大元素，其中 n=3 所有的复制品都保存着。请注意，由于有三个重复项，返回的Series有五个元素。

>>> s.nlargest(3, keep='all')
France      65000000
Italy       59000000
Malta         434000
Maldives      434000
Brunei        434000
dtype: int64

pandas.Series.ne

pandas.Series.notna