python - 如何使用 nlargest 为数据框中的前 N ​​个值分配/更改值？

Question

因此，使用 .nlargest 我可以从数据框中获取前 N 个值。

现在如果我运行以下代码:

df.nlargest(25, 'Change')['TopN']='TOP 25'

我希望将 TopN 列中所有受影响的值更改为 TOP 25。但不知何故，这个分配不起作用，并且这些行不受影响。我做错了什么？

Answer 1

假设您确实想要 TOPN(仅限于 N 个值，如 nlargest 即可)，请使用 df.nlargest(25, 'Change') 中的索引和loc :

df.loc[df.nlargest(25, 'Change').index, 'TopN'] = 'TOP 25'

注意与 the other approach 的区别这将为您提供所有匹配的值:

df.loc[df['Change'].isin(df['Change'].nlargest(25)), 'TopN'] = 'TOP 25'

突出差异:

df = pd.DataFrame({'Change': [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]})
df.loc[df.nlargest(4, 'Change').index, 'TOP4 (A)'] = 'X'
df.loc[df['Change'].isin(df['Change'].nlargest(4)), 'TOP4 (B)'] = 'X'

输出:

    Change TOP4 (A) TOP4 (B)
0        1      NaN      NaN
1        2      NaN      NaN
2        3      NaN      NaN
3        4        X        X
4        5        X        X
5        1      NaN      NaN
6        2      NaN      NaN
7        3      NaN      NaN
8        4      NaN        X
9        5        X        X
10       1      NaN      NaN
11       2      NaN      NaN
12       3      NaN      NaN
13       4      NaN        X
14       5        X        X