当我们需要处理大型数据时,通常需要从数据集中获取最大或最小的值。 pandas库提供了很多方便的函数来处理数据集,其中之一是nsmallest()函数。这个函数可以用来查找指定列中的最小值并返回一组索引。 以下是使用nsmallest()函数的基本语法: DataFrame.nsmallest(n, columns, keep='first') ...
在以下示例中,我们将使用nsmallest 选择列“population” 中具有最小值的三行。 >>> df.nsmallest(3, 'population') population GDP alpha-2 Tuvalu 11300 38 TV Anguilla 11300 311 AI Iceland 337000 17036 IS 使用keep='last' 时,以相反的顺序解决关系: >>> df.nsmallest(3, 'population', keep='last...
下面是一个 DataFrame 的示例用法：import pandas as pd# 创建一个 DataFramedf = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],'Age': [25, 30, 20],'Salary': [50000, 60000, 45000]})# 选择 Age 列中最小的两个值smallest_values = df.nsmallest(2, 'Age')print(smallest_values)输出...
本篇就简单说说pandas数据筛选和排序中的nlargest / nsmallest两个函数的用法: DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first') Series.nlargest(n, keep='first') DataFrame.nsmallest(n, columns, keep='first') Series.nsmallest(n, keep='first') n是一个整数,表示要返回的行数或值数。 columns是一个标...
Python中列表中的n-largest和n-smallest 在Python的列表中,有两个非常实用的函数n-largest和n-smallest可以帮助我们找出列表中最大或最小的n个元素。这两个函数非常实用,尤其是对于需要处理大型数据集的程序来说。 n-largest n-largest用于查找在列表中最大的n个元素。它接受两个参数:第一个参数是一个整数n,...
从集合中查找最值得方法有很多,常用的方法有max(),min(),nlargest(),nsmallest()等。 一、max()和min() 1.1 入门用法 直接使用max(),min(),返回可迭代对象中的最大值和最小值。 1a = [1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]2print(max(a))3print(min(a))45#运行结果如下61071 ...
【Python-数据分析】 查找列表中最小的N个元素 nsmallest() 选择题 以下python代码输出正确的一项是? import heapq list=[11,12,13,14,15] print("【显示】list =", list) print("【执行】heapq.nsmallest(3,list)") print(heapq.nsmallest(3,list)) ...
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') newdf = df.nsmallest(10, "Calories") print(newdf) 运行一下定义与用法 nsmallest() 方法在按指定列的最小值对 DataFrame 进行排序后从顶部开始,返回指定数量的行。语法 dataframe.nsmallest(n, columns, keep)...
在熊猫中,DataFrame对象提供了许多方便的方法,用于对数据进行排序、筛选、聚合等操作。其中,nsmallest()方法可以帮助我们按指定的列或索引对DataFrame进行升序排序,并返回前N个最小值所在的行。 语法: DataFrame.nsmallest(n, columns=None, keep='first') ...
heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable中返回前n个最小的元素列表,其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable,用于更复杂的数据结构中。 这两个函数可以帮助我们在某个集合中找出最大或最小的N个元素。例如: 1>>>importheapq2>>> nums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]3>>...