dataframe 取最大的几个值

可以使用 pandas 中的 nlargest() 方法来获取 DataFrame 中最大的几个值。该方法需要传入一个参数 n，表示获取前 n 个最大值。例如，如果我们要获取 DataFrame df 中列 col 的前 3 个最大值，可以使用以下代码：

df.nlargest(3, 'col')

其中，3 表示获取前 3 个最大值，'col' 表示要获取最大值的列名。如果要获取整个 DataFrame 中的前 5 个最大值，可以使用以下代码：

df.nlargest(5)

注意，nlargest() 方法默认按照数值大小进行排序。如果要按照其他方式排序，可以通过传入参数 columns 来指定排序的列。例如，如果要按照列 col1 和 col2 的和进行排序，可以使用以下代码：

df.nlargest(10, columns=['col1', 'col2'])

相关问题

dataframe取某列最大值行

您可以使用 `idxmax()` 方法来获取 DataFrame 中某一列的最大值所在的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'salary': [50000, 60000, 70000, 80000]
})

# 获取 salary 列最大值所在的行
max_salary_row = df.loc[df['salary'].idxmax()]

print(max_salary_row)

输出结果为：

name      David
age          40
salary    80000
Name: 3, dtype: object

此时 `max_salary_row` 变量中保存了 `salary` 列最大值所在的行。您可以根据需要修改代码以适应您的数据格式和要求。

python dataframe 某个列取多个值

在Python的Dataframe中，要取某个列的多个值，可以使用多种方法。

一种常用的方法是使用loc或iloc方法。假设我们有一个Dataframe df，其中有一个列名为col，我们想要取col列中的多个特定值：

1. 使用loc方法：

   values = ['value1', 'value2', 'value3']
   result = df.loc[df['col'].isin(values)]

这里我们将要取的多个值存储在values列表中，然后使用isin方法判断df['col']中哪些值在values中，然后使用loc方法取出符合条件的行。

2. 使用iloc方法：

   indices = [1, 3, 5]
   result = df.iloc[indices]

这里我们将要取的多个值的索引存储在indices列表中，然后使用iloc方法根据索引取出相应的行。

另外，还可以使用query方法来实现类似的功能，例如：

values = ['value1', 'value2', 'value3']
result = df.query('col in @values')

这里我们使用@符号引用了values变量，并在query方法中使用了in关键字来判断df['col']中哪些值在values中，然后得到符合条件的行。

总之，以上是在Python的Dataframe中取某个列的多个值的几种常见方法，可以根据具体需求选择适合的方法。