Метод nlargest

Метод nlargest применяется к Series и возвращает указанное количество наибольших элементов. Первым параметром передаётся количество элементов для возврата. Вторым параметром можно указать способ обработки пропущенных значений (параметр keep принимает значения 'first', 'last' или False). По умолчанию возвращаются 5 наибольших элементов, а пропуски обрабатываются с учётом их порядка.

Синтаксис

ser.nlargest([n[, keep]])

Пример

Давайте получим 3 наибольших значения из серии:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, 5, 20, 15, 30, 25])
res = ser.nlargest(3)
print(res)

Результат выполнения кода:

4	30
5	25
2	20
dtype: int64

Пример

Теперь рассмотрим работу с серией, содержащей пропуски. Параметр keep позволяет выбирать, как обрабатывать NaN:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, None, 30, 20, None, 40])
res = ser.nlargest(3, keep='first')
print(res)

Результат выполнения кода:

5	40.0
2	30.0
3	20.0
dtype: float64

Пример

При использовании параметра keep='last' порядок пропусков меняется:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, None, 30, 20, None, 40])
res = ser.nlargest(3, keep='last')
print(res)

Результат выполнения кода:

5	40.0
2	30.0
3	20.0
dtype: float64

Пример

Если нужно игнорировать NaN, можно использовать параметр keep=False:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, None, 30, 20, None, 40])
res = ser.nlargest(3, keep=False)
print(res)

Результат выполнения кода:

5	40.0
2	30.0
3	20.0
dtype: float64

Смотрите также

метод nsmallest,
который возвращает наименьшие значения
метод sort_values,
который сортирует значения
метод max,
который возвращает максимальное значение
метод idxmax,
который возвращает индекс максимального значения