python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现

Python常用Pandas函数nlargest/nsmallest及其手动实现

概述

Pandas中的nlargest和nsmallest函数是用于在Series或DataFrame中查找最大或最小值的非常有用的工具。它们可以根据指定的列或索引来返回前n个最大或最小的元素。

nlargest函数

• 功能: 返回Series或DataFrame中最大的n个元素。
• 语法:Python

  
  DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first')
  
  Series.nlargest(n, keep='first')
  
  

• 参数:
  • n: 返回元素的数量。
  • columns: 要排序的列名（对于DataFrame）。
  • keep: 处理重复值的方式：
    • 'first': 保留第一个出现的最大值。
    • 'last': 保留最后一个出现的最大值。
    • 'all': 保留所有最大值。

nsmallest函数

• 功能: 返回Series或DataFrame中最小的n个元素。
• 语法:Python

  
  DataFrame.nsmallest(n, columns, keep='first')
  
  Series.nsmallest(n, keep='first')
  
  

• 参数: 与nlargest类似。

示例

import pandas as pd



# 创建DataFrame

data = {'col1': [3, 6, 9, 12, 15], 'col2': [4, 7, 10, 13, 16]}

df = pd.DataFrame(data)



# 查找col1列最大的3个值

print(df.nlargest(3, 'col1'))



# 查找col2列最小的2个值

print(df.nsmallest(2, 'col2'))



# 查找所有列中最大的2个值

print(df.nlargest(2))

手动实现

虽然Pandas提供了nlargest和nsmallest函数，但了解其背后的原理有助于更深入地理解。我们可以通过排序和切片来手动实现这两个函数：

def my_nlargest(df, n, column):

    return df.sort_values(by=column, ascending=False).head(n)



def my_nsmallest(df, n, column):

    return df.sort_values(by=column).head(n)

性能比较

一般来说，Pandas内置的函数由于底层优化，性能会比手动实现更高。但是，对于小数据集，手动实现的方法也足够高效。

总结

• nlargest和nsmallest函数是Pandas中非常常用的函数，用于快速查找最大或最小值。
• 可以通过keep参数来处理重复值。
• 了解其背后的原理有助于更深入地理解Pandas。
• 在实际应用中，优先考虑使用Pandas内置函数，以获得更好的性能。

拓展

• 多列排序: 可以通过传入多个列名来进行多列排序。
• 自定义排序函数: 可以通过key参数传入自定义排序函数。

常见问题

• 如何处理多个列的排序？ 可以传入一个包含多个列名的列表作为columns参数。
• 如何处理NaN值？ 可以使用dropna()函数去除包含NaN值的行，或者在排序时指定na_position参数。
• 如何自定义排序规则？ 可以通过key参数传入自定义排序函数。

通过掌握nlargest和nsmallest函数，你可以更方便地对数据进行分析和处理。