Numpy如何在Dataframe中保留前N个最大/最小值

在处理数据时，有时我们需要从一堆数据中筛选出前N个最大或最小值，这时候就需要用到Numpy库中的函数。本文将介绍如何使用Numpy在Dataframe中保留前N个最大/最小值。

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1. 如何获取前N个最大/最小值

首先，我们需要导入Numpy库和Pandas库，假设我们有一个Dataframe如下：

现在我们想要取出Value列中前3个最大值，可以使用Numpy中的argsort()函数来实现。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建Dataframe
data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
        'Value': [5, 2, 7, 9, 3, 1, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取出Value列中前3个最大值
top_n = 3
index = np.argsort(df['Value'])[-top_n:]
result = df.iloc[index]

print(result)

输出结果为：

Name  Value
2    C      7
6    G      8
3    D      9

我们先使用argsort()函数获取Value列中的索引值，再使用iloc函数根据索引值获取Dataframe中的数据。

如果我们想要取出Value列中前3个最小值，只需要将argsort()函数的结果反向排序即可：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建Dataframe
data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
        'Value': [5, 2, 7, 9, 3, 1, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取出Value列中前3个最小值
top_n = 3
index = np.argsort(df['Value'])[:top_n]
result = df.iloc[index]

print(result)

输出结果为：

Name  Value
5    F      1
1    B      2
4    E      3

2. 如何在Dataframe中保留前N个最大/最小值

有时候，我们不仅仅是想取出前N个最大或最小值，还想在Dataframe中保留这些值，将其他的值删除。可以采用以下两种方法：

方法一：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建Dataframe
data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
        'Value': [5, 2, 7, 9, 3, 1, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保留Value列中前3个最大值
top_n = 3
index = np.argsort(df['Value'])[-top_n:]
df = df.iloc[index]

print(df)

输出结果为：

Name  Value
2    C      7
6    G      8
3    D      9

这里先使用argsort()函数获取Value列中的索引值，再使用iloc函数根据索引值获取Dataframe中的数据。然后将Dataframe重新赋值给原来的变量df即可。

方法二：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建Dataframe
data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
        'Value': [5, 2, 7, 9, 3, 1, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保留Value列中前3个最小值
top_n = 3
index = np.argsort(df['Value'])[:top_n]
df = df.iloc[index]

print(df)

输出结果为：

Name  Value
5    F      1
1    B      2
4    E      3

这里跟方法一类似，只是使用argsort()函数获取Value列中的索引值时需要将结果反向排序。

3. 如何保留前N个最大/最小值，并按照Value值降序排列

对于方法一和方法二，我们取到的前N个最大/最小值是按照出现在Dataframe中的顺序排列的，但是有时候我们希望按照Value的值进行降序排列，该怎么做呢？

我们只需要先按照方法一或方法二取出前N个最大/最小值，然后使用sort_values()函数按照Value列进行降序排列即可。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建Dataframe
data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
        'Value': [5, 2, 7, 9, 3, 1, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保留Value列中前3个最大值，并按照Value值降序排列
top_n = 3
index = np.argsort(df['Value'])[-top_n:]
df = df.iloc[index].sort_values('Value', ascending=False)

print(df)

输出结果为：

Name  Value
3    D      9
6    G      8
2    C      7

这里先使用方法一取出Value列中前3个最大值，然后使用sort_values()函数按照Value列进行降序排列。

总结

通过本文的介绍，我们学习了如何使用Numpy在Dataframe中取出前N个最大/最小值，并且还学习了如何在Dataframe中保留这些值，并按照Value值进行降序排列。这些操作在数据分析和处理中非常常见，对于我们日常工作中的数据处理是非常有帮助的。