从 Pandas DataFrame 中的特定列获取 n 最大值

在数据分析中，经常需要从大量的数据中选取一定数量的数据。Pandas 是 Python 数据处理中非常重要的库，它提供了丰富的数据处理方法，其中就包括获取 DataFrame 中特定列的 N 个最大值。

我们可以使用 Pandas 中的 nlargest() 方法实现这个功能。下面是演示如何使用 nlargest() 方法获取 DataFrame 中特定列的 N 个最大值的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 从 'column_name' 列中获取前 'n' 个最大值
n = 5
column_name = 'column_1'

top_n = df.nlargest(n, column_name)

print(top_n)

在上述代码中，我们使用 pd.read_csv() 方法读入了一个保存了数据的 CSV 文件。然后，我们将需要获取最大值的列名称保存到 column_name 变量中，将需要获取的最大值数量保存到 n 中。

最后我们调用了 nlargest(n, column_name) 方法获取 DataFrame 中指定列中的 N 个最大值。top_n 变量中保存了获取到的最大值的 DataFrame，我们可以使用 print() 方法打印出来，也可以保存到文件中。

除了 nlarget() 方法外，Pandas 中还有其它一些方法可以实现类似的功能：

• nsmallest()：获取 DataFrame 中特定列的 N 个最小值。
• idxmax()：获取 DataFrame 中指定列的最大值的索引。
• idxmin()：获取 DataFrame 中指定列的最小值的索引。

如果你想要了解更多有关 Pandas 的数据分析操作，请参阅 Pandas 官方文档。

结论

使用 nlargest() 方法可以轻松获取 DataFrame 中特定列的 N 个最大值，这也是 Pandas 数据处理库中提供的一项非常实用的功能。同时我们也展示了 Pandas 中其它几个类似的方法，希望对你有所帮助。