如何在python中获得top N值
我有一份价值清单 说 如果这是我的数据 我只想返回data1的前3个值，并返回所有4列 除了我脑海中的很多if语句之外，还有什么更好的方法来实现这一点呢 我正在调查NLAGEST，但不确定我怎么能做到这一点 ==================================更新========================= 所以如果运行上面的程序，就会得到这个结果 我希望得到的返回df的rowindex值仅为1,2,3，因为它们具有最高的前3位数据1（98,94,95） 虽然如何在python中获得top N值,python,Python,我有一份价值清单 说 如果这是我的数据 我只想返回data1的前3个值，并返回所有4列 除了我脑海中的很多if语句之外，还有什么更好的方法来实现这一点呢 我正在调查NLAGEST，但不确定我怎么能做到这一点 ==================================更新========================= 所以如果运行上面的程序，就会得到这个结果 我希望得到的返回df的rowindex值仅为1,2,3，因为它们具有最高的前3位数据1（98,94,95） 虽然heapq.
heapq.nlargestargsortimport heapq
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a']*10000,
'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one']*10000,
'data1' : np.random.randn(50000),
'data2' : np.random.randn(50000)})
In [274]: %timeit df.ix[df['data1'].argsort()[-3:]]
100 loops, best of 3: 5.62 ms per loop
In [275]: %timeit df.iloc[heapq.nlargest(3, df.index, key=lambda x: df['data1'].iloc[x])]
1 loops, best of 3: 1.03 s per loop
heapq.nlargestargsortimport heapq
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a']*10000,
'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one']*10000,
'data1' : np.random.randn(50000),
'data2' : np.random.randn(50000)})
In [274]: %timeit df.ix[df['data1'].argsort()[-3:]]
100 loops, best of 3: 5.62 ms per loop
In [275]: %timeit df.iloc[heapq.nlargest(3, df.index, key=lambda x: df['data1'].iloc[x])]
1 loops, best of 3: 1.03 s per loop
按
data1df.sort(['data1'], ascending=False)[:3]
按
data1df.sort(['data1'], ascending=False)[:3]
我知道您希望编写一个只返回前3个值的函数，但我不太确定哪3个值是前3个值。你能举一个例子，完全指定（所有数字/字符串，不调用numpy）这个函数的输入和输出吗？我知道你想写一个只返回前3个值的函数，但我不确定哪3个值是前3个值。你能举一个例子，完全指定（所有数字/字符串，不调用numpy）这个函数的输入和输出吗？是！！谢谢你，我花了两个小时才弄明白这一点。不过，我不是100%都是公平的比较——iloc不是在做线性搜索吗？（我对熊猫知之甚少。）@kojiro:
ilocilocheapq.nsmallestheapq.nlargestheapq.nsmallestheapq.nlargest