Python | Панды Series.nlargest ()
Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.
Pandas Series.nlargest() function return the n largest element from the underlying data in the given series object.
Syntax: Series.nlargest(n=5, keep=’first’)
Parameter :
n : Return this many descending sorted values.
keep : {‘first’, ‘last’, ‘all’}, default ‘first’Returns : Series
Example #1: Use Series.nlargest() function to return the first n largest element from the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) # Create the Indexindex_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"] # set the indexsr.index = index_ # Print the seriesprint(sr) |
Выход :
Now we will use Series.nlargest() function to find the first 2 largest value in the given series object.
# return the first 2 of the largest# elementresult = sr.nlargest(n = 2) # Print the resultprint(result) |
Выход :

As we can see in the output, the Series.nlargest() function has successfully returned the first 2 largest value in the given series object.
Example #2: Use Series.nlargest() function to return the first n largest element from the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32]) # Print the seriesprint(sr) |
Выход :

Now we will use Series.nlargest() function to find the first 5 largest value in the given series object.
# return the first 5 of the largest# elementresult = sr.nlargest(n = 5) # Print the resultprint(result) |
Выход :

As we can see in the output, the Series.nlargest() function has successfully returned the first 5 largest value in the given series object.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.