Python pandas.nlargest（）-与重复的索引值混淆

我将以下示例数据框定义为：

df1 = pandas.DataFrame(data = {"Age":[28, 3, 32, 18], "Student":[False, True, False, False]}, index = ["Jack", "Sam", "Nate", "Jack"])

输出如下

如果我想提取年龄值最大的两行，我使用pandas.nlargest（2，“年龄”），输出有三行，而不是两行，如下所示：

如果我使用pandas.nlargest（4，“Age”）尝试4个最大的年龄值，结果会更加混乱，如下所示：

df1 = pandas.DataFrame(data = {"Age":[28, 3, 32, 18], "Student":[False, True, False, False]}, index = ["Jack", "Sam", "Nate", "Jack"])

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我不明白背后的原因

问题解决了。我使用的Pandas版本是0.19.1，在我将其更新为0.19.2并重新执行代码之后，它就工作了

谢谢大家!

在中修复了以下错误：

• 当索引具有重复值时，

  DataFrame.nlagest

  和

  DataFrame.nsmalest

  中出现错误（）

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注意：在计数函数上应用NLAGEST函数时，该函数在NLAGEST函数上运行

我正在使用Excel电子表格，并且NLAGEST也存在此问题。我也在使用0.19.2，但仍然存在此问题。索引值在我的工作表中重复。但是，除非单元格值也是重复的，否则没有问题。例如：

new = dataframe.nlargest(5, "DEF") -- only taking 5 largest values
print(new.loc[:, "DEF"])

印刷品：

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PLayer 5    34.0
Name: DEF, dtype: float64

--我得到的是11个值，而不是5个。。。它应该告诉我：

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Player 1    34

但是如果单元格值不重复，NLAGEST对我有效。。例如：

new = dataframe.nlargest(5, "DEF") -- only taking 5 largest values
print(new.loc[:, "DEF"])

new = all_rounds.nlargest(5, "Frags")
print(new.loc[:, "Frags"])

prints:
Player
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Player 2    112.0
Player 2    105.0
Player 3    103.0
PLayer 4    102.0
Name: Frags, dtype: float64

--这是正确的

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当存在单元格值重复时，在Excel数据框上使用nlargest似乎有问题。除非我遗漏了什么。

你用什么版本的“熊猫”？我尝试了您的示例，它工作正常：“df1.nlargest（2，'Age'）”返回两行最大的'Age'。也看到我用过熊猫。0.19.2版本为0.19.1。我还尝试了联机python shell，但结果相同。@user35603我已更新，问题已解决。我真的很感激。你把我从几个小时的头痛中救了出来谢谢马祖，希望它能帮助别人。我已经做了。我很乐意帮忙；）