Python | Pandas DataFrame.nsmallest ()

Michael Zippo

nsmallest() Pandas nsmallest() se usa para obtener los n valores más pequeños ‚Äã‚Äãde un marco de datos o una fila.

Sintaxis: DataFrame.nsmallest (n, column, keep = `first`)
Parámetros :
n: int, Número de valores ‚Äã‚Äãpara seleccionar
columnas: Columna para comprobar los valores mínimos ‚Äã‚Äão o usuario puede seleccionar la columna mientras llama también. [Por ejemplo: datos ["edad‚"]. Nsmallest (3) OR data.nsmallest (3, "edad‚")]
mantener: objeto para establecer qué valor seleccionar si hay duplicados salir... Las opciones son `primero` o `último`.

Para cargar el archivo CSV que está utilizando, haga clic en aquí.

Ejemplo n.º 1: recuperar al menos 5 valores ‚Äã‚Äã
Este ejemplo extrae al menos 5 valores ‚Äã‚Äãy luego los compara con otros, ordenados por la función sort_values ‚Äã‚Äã().
Los valores NaN ‚Äã‚Äãse eliminan antes de intentar este método.

Consulte dropna () .

# pandas paquete importar

importar pandas como pd

# crear un marco de datos a partir de un archivo CSV

datos = pd.read_csv ( "empleados.csv" )

# eliminando valores nulos ‚Äã‚Äã

data.dropna (en lugar de = Verdadero )

# extraer al menos 5

less5 = data.nsmallest ( 5 , "Salary" )

# mostrar mínimo5

Salir:

< img src = "http://espressocode.top/images/gingrectolelera507351.jpg "/>

Ejemplo n.° 2: ordenar por sort_values ‚Äã‚Äã( )

  # importar paquete pandas 
 im port   pandas as pd 

 # cr coma el marco de datos del archivo CSV 
 data   =   pd.read_csv (  "employees.csv"  )

< clase de código = "comentarios"> # eliminar valores nulos ‚Äã‚Äã

datos. dropna (inplace = True )

# clasificación ascendente

data.sort_values ‚Äã‚Äã( "Salario" , ascendente = Verdadero < /código> , en lugar = Verdadero )

# mostrando los 5 valores principales ‚Äã‚Äã
datos .head ()

Salir:

Como se muestra en la imagen de salida, los valores ‚Äã‚Äãdevueltos por ambas funciones son los mismos.