PANDAS NLAR MAGER
Sintaxe:
Quadro de dados.NLAR MAGER (n, colunas, keep = "primeiro")
O "n" representa o número dos maiores valores que queremos obter das colunas do quadro de dados. Então, no lugar do parâmetro "colunas", colocamos o nome da coluna da qual queremos obter os maiores valores. Então, no parâmetro "Keep", podemos adicionar "primeiro" ou "último". O "primeiro" é usado para exibir o primeiro valor dos valores duplicados e o "último" é usado para exibir o último valor dos valores duplicados.
Exemplo 1:
O código inicial deste guia está aqui. Todos os scripts que cobrimos neste guia são feitos usando a ferramenta "Spyder". Importamos alguns módulos "pandas" toda vez que desejamos escrever um novo código "pandas". Eles podem ser importados simplesmente escrevendo os "pandas como PD" após a palavra -chave "importar", que é o que fazemos aqui. Agora, ao inserir o "PD" neste código, obtemos um acesso às funções de "pandas". Agora, projetamos o DataFrame aqui colocando “PD.Quadro de dados()".
Projetamos o quadro de dados "num_df" e colocamos três colunas. A “cola” é a primeira coluna que criamos neste DataFrame. A “cola” tem “10, 4, 6, 9 e 18”. Depois de "Cola", adicionamos a segunda coluna "Colb", na qual também adicionamos alguns números que são "13, 28, 48, 12 e 11". Então, a última coluna que inserimos aqui é a coluna "colc". Na coluna "Colc", colocamos "21, 24, 31, 44 e 59". Todas as colunas, juntamente com alguns dados, são inseridas no quadro de dados "num_df".
Agora, utilizamos o "print ()" e passamos "num_df" para esta função. Isso exibe o "num_df" no terminal. Queremos obter os três maiores valores da coluna "cola" deste DataFrame. Portanto, para esse fim, utilizamos o método “NLAR MAGER ()” e passamos “3” como o primeiro parâmetro que representa o número dos maiores valores que queremos obter. Em seguida, escrevemos "cola" porque queremos obter os maiores valores da coluna "cola" e armazenar esses maiores valores na variável "grande". Então, nós imprimimos esses valores. Então, usamos “print ()” novamente, que contém a variável “grande”. Esses três maiores valores de “cola” são exibidos no terminal.
Depois de atingir as teclas "Shift+Enter" ou pressionar o ícone Run, podemos facilmente obter o resultado dos códigos "pandas" no "Spyder". O DataFrame está aqui neste resultado que contém todos os dados que adicionamos a ele. Então, no seguinte DataFrame, três linhas são exibidas. Estes são os maiores valores “3” da “cola” que são renderizados aqui em ordem decrescente.
Exemplo 2:
O "gym_df" foi projetado neste código em que adicionamos o "peso_loser" e "pesos" como suas colunas. Na coluna "Weight_loser", "Theo, Harper, Oscar, Sue, Grace, Jayden, Larry e Taylor" são adicionados. Em seguida, temos a coluna “pesos”, onde colocamos os pesos “99, 101, 119, 89, 102, 85, 86 e 120”. Agora, chamamos o "print ()" e fornecemos o argumento "gym_df". Isso faz com que o terminal mostre o "ginástica df". Queremos obter o maior número de “4” da coluna “pesos” deste DataFrame.
Para conseguir isso, usamos o método “NLAR MAGER ()” e passamos o número “4” como o primeiro parâmetro, que significa o número dos maiores valores que queremos obter. Em seguida, digitamos "pesos" para adquirir os maiores valores da coluna "pesos". Também salvamos esses maiores valores na variável “grande_eight”. Os valores devem ser impressos. Portanto, usamos o "print ()" mais uma vez. Inclui a variável "Large_Eights". O terminal mostra os “pesos” os quatro maiores valores.
Após os dados originais, os quatro maiores valores da coluna "pesos" são exibidos na forma de outro novo DataFrame. Temos esses quatro maiores valores usando o método "nlar maior ()" de "pandas" no código.
Exemplo 3:
Neste exemplo, lemos o arquivo CSV com a ajuda do método "read_csv" de "pandas" e criamos o quadro de dados do arquivo CSV. Armazenamos esse quadro de dados na variável "data_df". Agora, usamos o método "Dropna ()", onde ajustamos o parâmetro "Inplace" para "True". Isso remove as linhas onde o valor nulo aparece. Depois disso, obtemos o método “NLAR MAGER ()” e adicionamos “5” porque queremos obter os cinco primeiros maiores valores da coluna “Unidades”. Esses cinco maiores valores são armazenados na variável “maior5”. Este "maior5" é colocado no "print ()" para exibir.
Ele exibe todos os dados do arquivo CSV aqui como o DataFrame depois de lê -lo. Em seguida, recebe os cinco primeiros maiores valores de "unidades" e os exibem neste resultado.
Exemplo 4:
Este código cria o "sales_df" e adiciona as colunas "vendedor" e "vendas/dia" a ele. “ABC, ABD, ABE, ABF, ABG, ABH, ABI, ABJ, ABK e ABL” agora estão listados na coluna “vendedor”. A coluna “Vendas/dia” segue onde listamos os seguintes preços de venda: “60000, 25000, 30000, 18000, 29000, 21000, 40000, 54000, 33000 e 41000”. Agora, colocamos o "Print ()" com o argumento "Sales_DF". Este DataFrame de dados "Sales_DF" aparece no terminal como resultado. Os maiores números “4” na coluna “Vendas/dia” deste DataFrame são o que desejamos obter desse quadro de dados.
O método “NLAR MAGER ()” é usado para fazer isso. O primeiro parâmetro que representa o número dos maiores valores que desejamos receber é "4", que é adicionado aqui. Em seguida, adicionamos o nome da coluna da qual queremos acessar os maiores valores. O nome dessa coluna é a coluna "Vendas/dia". Adicionamos esse método "nlargest ()" no "print ()", então, ele também é exibido no terminal.
Este resultado contém o quadro de dados com todos os dados que contribuímos para ele no código. Em seguida, quatro linhas são mostradas no seguinte DataFrame. Estes são os maiores valores “4” da coluna “Vendas/dia”. Eles são exibidos em ordem decrescente na seguinte ilustração:
Conclusão
Este guia descreveu completamente o método “nlar maior ()” de “pandas” em detalhes. Aprendemos a sintaxe deste guia em detalhes, bem como o uso deste método. Discutimos os parâmetros desse método em profundidade e também utilizamos esse método "NLAR MAGER ()" no código "Pandas" para mostrar o funcionamento deste método "nlargest ()". Explicamos como mencionar o número dos maiores valores que queremos obter, bem como o nome da coluna para obter os maiores valores "n" da coluna DataFrame's Column. Também explicamos como obter os maiores valores do arquivo CSV depois de ler os dados do arquivo CSV neste guia.