如何获取熊猫中按最高值排序的第五个字段答案

【问题标题】：How to get field which has fifth in the order of the highest value in pandas如何获取熊猫中按最高值排序的第五个字段
【发布时间】：2018-12-10 23:17:24
【问题描述】：

我正在使用 pandas，我有这样的数据集：

**ID name total-cost**
  1  a    7
  2  b    4
  3  c    1
  4  e    6
  5  f    80
  6  k    85

所以我需要按总成本最高的顺序获得第五个值，这里是 4 [85 80 7 6 4 1]。不是名称，不是 ID，只是一个值。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以排序，然后使用iloc 得到第五个值：

df.sort_values('total-cost', ascending=False)['total-cost'].iloc[4]

或者使用nlargest(5)得到最大的5个，然后使用iloc得到最后一个值：

df['total-cost'].nlargest(5).iloc[-1]

【讨论】：

Series.nlargest根据文档按排序顺序返回。
感谢 ALollz，我略读了那部分。所以它应该工作
您也可以使用pd.Series.rank 进行更精细的控制。
如果我想得到前 5 个值的数组，像这样：[85 80 7 6 4]，我该怎么做呢？我试过这个stackoverflow.com/questions/39867061/…，但这对我没有帮助。对不起，如果我很无聊，我是熊猫的新手。 ://
df['total-cost'].nlargest(5).values

【解决方案2】：

你可以使用函数nlargest(n)来得到n个最大的数，如下所示

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a',7],['b',4],['c',1],['e',6],['f',80],['k',85]], columns=['name','total_cost'])
In [2]: df.total_cost.nlargest(5)
Out[2]: 
5    85
4    80
0     7
3     6
1     4
Name: total_cost, dtype: int64

df.nlargest(n) 返回具有原始索引和 n 个最大值的 pandas Series

如果您只需要第 5 个最大值，您可以使用df.total_cost.nlargest(5).reset_index().total_cost[4]

【讨论】：