nlargest函数会返回一个新的DataFrame或Series,包含原数据中最大的n个值,按照降序排列。如果指定了多个列,那么会按照列的顺序依次进行排序。如果原数据中的值不是数值类型,那么会抛出TypeError异常。nsmallest函数则按照升序排列,另外如使用参数 keep='all',会导致返回的结果数会超过第一个参数n的值。 用法示例 >>>...
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heappush - 这个函数在堆中添加一个元素而不改变当前堆。 heappop - 该函数返回堆中最小的数据元素。 heapreplace - 该函数用函数中提供的新值替换最小的数据元素。 通过简单地使用具有heapify函数的元素列表来创建堆。 在下面的例子中,提供了一个元素列表,heapify函数重新排列了元素到最初位置的元素。 import he...
python常用函数 N nlargest(int ,iterable,key) 查找最大的n个元素。 例子: 还支持传入key进行复杂元素比较:如:nlargest (n,list,key=lambda a:a[b])。 nsmallest(int ,iterable, key) 查找最小的n个元素。 例子: 还支持传入key进行复杂元素比较:如:nsmallest(n,list,key=lambda a:a[b])。 namedtuple(...
Python pandas.DataFrame.nlargest函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
nlargest(k, iterable, key=None)：返回一个列表，其中包含指定迭代器中的 k 个最大元素并满足堆属性。nsmallest(k, iterable, key=None)：返回一个列表，其中包含指定可迭代对象中的 k 个最小元素并满足堆属性。heapq模块实现为堆队列，即优先级队列实现为堆。它是高效排序和搜索列表和其他可迭代对象的有用...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和…
marketcap.nlargest(500) returns = (store['quandl/wiki/prices'] .loc[idx['2010': '2018', stocks.index], 'adj_close'] .unstack('ticker') .pct_change()) 我们获得了 351 支股票和超过 2000 个交易日的收益: returns.info() DatetimeIndex: 2072 entries, 2010-01-04 to 2018-03-27 Columns:...
nlargest(n, iterable, key=None)：获取最大的n个元素。nsmallest(n, iterable, key=None)：获取最小的n个元素。merge(*iterables)：将多个列表合并，并进行堆调整，返回的是合并后的列表的迭代器。接下来，通过示例代码演示上方函数的使用方法。示例代码：import heapq # 导入需要使用的模块 heap = [3, 2,...