python dataframe表取top10
时间: 2023-11-11 13:00:47 浏览: 36
可以使用 pandas 库中的 sort_values() 方法对 DataFrame 进行排序,然后使用 head() 方法取前 10 行即可。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'score': [80, 90, 70, 60, 85]})
# 按照 score 列进行降序排序,取前 10 行
top10 = df.sort_values('score', ascending=False).head(10)
print(top10)
```
输出结果为:
```
name score
1 Bob 90
4 Emily 85
0 Alice 80
2 Charlie 70
3 David 60
```
相关问题
dataframe取前10行
要取DataFrame的前10行,可以使用`head()`方法,该方法默认返回前5行数据,如果想要返回前n行数据,只需要在括号中传入n即可。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]})
# 取前10行数据
df_top10 = df.head(10)
print(df_top10)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 11
1 2 12
2 3 13
3 4 14
4 5 15
5 6 16
6 7 17
7 8 18
8 9 19
9 10 20
```
可以看到,`df_top10`中包含了`df`的前10行数据。需要注意的是,如果DataFrame中的行数不足10行,则会返回全部行数据。
取分组后的数据的top10
要取分组后的数据的 top10,可以使用 Pandas 库中的 `groupby` 和 `apply` 方法。假设你有一个 DataFrame 对象 `df`,你需要按照某个列进行分组,并对每个分组取出其中的前 10 行,可以按照如下方式实现:
```python
df.groupby('group_col').apply(lambda x: x.nlargest(10, 'sort_col'))
```
这个语句的含义是:首先按照 `group_col` 列进行分组,然后对于每个分组,使用 `nlargest` 方法取出其中的前 10 行,其中 `sort_col` 表示按照哪一列进行排序。最后使用 `apply` 方法将结果合并为一个 DataFrame 对象。
例如,如果你有一个包含成绩信息的 DataFrame 对象 `df`,并且你想要按照学科进行分组,然后取出每个学科中成绩最高的 10 名学生的信息,可以按照如下方式实现:
```python
df.groupby('subject').apply(lambda x: x.nlargest(10, 'score'))
```
这个语句的含义是:首先按照 `subject` 列进行分组,然后对于每个分组,使用 `nlargest` 方法取出其中的前 10 行,其中 `score` 表示按照成绩进行排序。最后使用 `apply` 方法将结果合并为一个 DataFrame 对象,其中每个学科中成绩最高的 10 名学生的信息会被保留下来。