Pandas中数据框的前10名查找方法

在数据分析中，有时我们需要找到数据框中的前10名，以便更好地了解数据和做出决策。本文将介绍在Pandas中找到数据框中前10名的方法。

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通过排序函数进行查找

Pandas提供了许多针对数据框的函数，其中之一是sort_values()。可以通过sort_values()函数来对数据框进行排序，然后再查找前10名。

例如，我们有以下数据框：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Lucas', 'Sarah', 'Jessie', 'Tom', 'Bob'],
        'Age': [23, 45, 27, 31, 29, 26],
        'Salary': [5000, 8000, 6000, 4000, 7000, 5500]}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用sort_values()函数按照薪水进行降序排序，然后再查找前10名：

df_sorted = df.sort_values(by=['Salary'], ascending=False)

top_10 = df_sorted.head(10)

print(top_10)

结果将会是：

    Name  Age  Salary
1  Lucas   45    8000
4    Tom   29    7000
2  Sarah   27    6000
5    Bob   26    5500
0   John   23    5000
3  Jessie   31    4000

使用nlargest()函数进行查找

除了sort_values()函数外，Pandas还提供了nlargest()函数来查找数据框中前10名。nlargest()函数与sort_values()函数类似，但它只返回前N个最大的值。

例如，我们可以使用以下代码查找数据框中前10名的最高工资：

top_10 = df.nlargest(10, 'Salary')

其中，第一个参数表示要返回多少个最大值，第二个参数表示要按哪一列排序。

使用rank()函数进行查找

另一种查找数据框中前10名的方法是使用rank()函数。rank()函数可以为每一列元素进行排名，并返回一个具有排名作为值的数据框。我们可以对该数据框进行排序，以找到前10名。

例如，以下代码将为数据框中的工资列进行排名，然后返回前10个排名最高的值：

df_rank = df.rank(method='max', ascending=False, axis=0)

top_10 = df[df_rank['Salary'] <= 10]

print(top_10)

输出结果将是与sort_values()函数相同的数据框。

总结

在Pandas中找到数据框中的前10名可以使用sort_values()、nlargest()和rank()函数，根据实际需要选择最适合的方法来获取自己需要的信息。这些方法都可以帮助我们更好地理解数据和做出决策。