Python | Pandas DataFrame.nlargest()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

El método de Pandas nlargest()se usa para obtener n valores más grandes de un marco de datos o una serie.

Sintaxis:

DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first')

Parámetros:

n: int, Número de valores para seleccionar
columnas: Columna para verificar valores o el usuario puede seleccionar la columna mientras llama también. [Por ejemplo: data[“edad”].nsmallest(3) O data.nsmallest(3, “edad”)]

mantener: objeto para establecer qué valor seleccionar si salen los duplicados. Las opciones son ‘primero’ o ‘último’

Para descargar el archivo CSV utilizado, haga clic aquí.

Código #1: Extracción de los 5 valores más grandes
En este ejemplo, los 5 valores más grandes se extraen y luego se comparan con los otros ordenados por la función sort_values(). Los valores de NaN se eliminan antes de probar este método.

Consulte la función sort_values ​​y dropna() .

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
  
# removing null values
data.dropna(inplace = True)
  
# extracting greatest 5
large5 = data.nlargest(5, "Salary")
  
# display
large5

Producción:

Código #2: Ordenar por sort_values()

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file 
data = pd.read_csv("employees.csv")
  
# removing null values
data.dropna(inplace = True)
  
# sorting in descending order
data.sort_values("Salary", ascending = False, inplace = True)
  
# displaying top 5 values
data.head()

Producción:

Como se muestra en la imagen de salida, los valores devueltos por ambas funciones son similares.