DataFrame.nsmallest(self, n, columns, keep='first') → 'DataFrame' [source]
返回按列升序排列的前n行。
以升序返回前n行中column中的最小值。未指定的列也将返回，但不用于排序。
此方法等效于df.sort_values(columns, ascending=True).head(n) ，但性能更高。
参数： | n ： int 要检索的项目数。 columns ：list 或 str 列名或按顺序排列的名称。 keep ： 其中有重复的值: 1) first : 以第一个事件为例。 2) last : 以最后一个事件为例。 3) all : 不要删除任何重复项， 即使这意味着要选择超过n个项目。 0.24.0版中的新功能。 |
返回值： | DataFrame |
例子
>>> df = pd.DataFrame({'population': [59000000, 65000000, 434000,
... 434000, 434000, 337000, 11300,
... 11300, 11300],
... 'GDP': [1937894, 2583560 , 12011, 4520, 12128,
... 17036, 182, 38, 311],
... 'alpha-2': ["IT", "FR", "MT", "MV", "BN",
... "IS", "NR", "TV", "AI"]},
... index=["Italy", "France", "Malta",
... "Maldives", "Brunei", "Iceland",
... "Nauru", "Tuvalu", "Anguilla"])
>>> df
population GDP alpha-2
Italy 59000000 1937894 IT
France 65000000 2583560 FR
Malta 434000 12011 MT
Maldives 434000 4520 MV
Brunei 434000 12128 BN
Iceland 337000 17036 IS
Nauru 11300 182 NR
Tuvalu 11300 38 TV
Anguilla 11300 311 AI在以下示例中，我们将使用nsmallest选择“a”列中值最小的三行
>>> df.nsmallest(3, 'population')
population GDP alpha-2
Nauru 11300 182 NR
Tuvalu 11300 38 TV
Anguilla 11300 311 AI使用时keep='last'，领带以相反的顺序解决：
>>> df.nsmallest(3, 'population', keep='last')
population GDP alpha-2
Anguilla 11300 311 AI
Tuvalu 11300 38 TV
Nauru 11300 182 NR使用时keep='all'，将保留所有重复项：
>>> df.nsmallest(3, 'population', keep='all')
population GDP alpha-2
Nauru 11300 182 NR
Tuvalu 11300 38 TV
Anguilla 11300 311 AI要按“ a”列然后“ c”列中的最大值排序，我们可以像下面的示例一样指定多个列
>>> df.nsmallest(3, ['population', 'GDP'])
population GDP alpha-2
Tuvalu 11300 38 TV
Nauru 11300 182 NR
Anguilla 11300 311 AI