maxframe.dataframe.Series.nlargest#

Series.nlargest(n, keep='first')#

返回最大的 n 个元素。

参数:

  • n (int, default 5) -- 返回此数量的降序排列的值。

  • keep ({'first', 'last', 'all'}, default 'first') -- 当存在重复值且无法全部放入 n 个元素的 Series 中时： - first : 按出现顺序返回前 n 个。 - last : 按出现顺序的逆序返回后 n 个。 - all : 保留所有出现的情况。这可能导致 Series 的大小超过 n。

返回:

Series 中最大的 n 个值，按降序排列。

返回类型:

Series

参见

Series.nsmallest

获取最小的 n 个元素。

Series.sort_values

按值对 Series 排序。

Series.head

返回前 n 行。

备注

对于较小的 n 相对于 Series 对象的大小，此方法比 .sort_values(ascending=False).head(n) 更快。

示例

>>> import maxframe.dataframe as md
>>> countries_population = {"Italy": 59000000, "France": 65000000,
...                         "Malta": 434000, "Maldives": 434000,
...                         "Brunei": 434000, "Iceland": 337000,
...                         "Nauru": 11300, "Tuvalu": 11300,
...                         "Anguilla": 11300, "Montserrat": 5200}
>>> s = md.Series(countries_population)
>>> s.execute()
Italy       59000000
France      65000000
Malta         434000
Maldives      434000
Brunei        434000
Iceland       337000
Nauru          11300
Tuvalu         11300
Anguilla       11300
Montserrat      5200
dtype: int64

默认情况下 n=5 时的最大的 n 个元素。

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

n=3 时的最大的 n 个元素。默认的 keep 值为 'first'，因此 Malta 会被保留。

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

n 个最大元素，其中 n=3 并保留最后的重复值。Brunei 将被保留，因为根据索引顺序它是值为 434000 的最后一个。

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

n 个最大元素，其中 n=3 并保留所有重复值。注意由于三个重复值，返回的 Series 有五个元素。

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