[英]How to return the n-largest value in a pandas dataframe
我想返回 dataframe 列中的第二大值。
當我使用.nlargest(n)時，您可以通過設置變量float()來獲得最高的單個值，但是當您將n增加到 1 以上時，它會返回第一和第二高的值，如下所示。 我只想將第二高的設置為我的變量。
n = 2
largest_ja = narr_df.nlargest(n, columns='Rate_Variance')['Rate_Variance'].to_string(index=False)
當 n = 2 時下面的結果。我不能設置 float(largest_ja) 因為它是一個表
2546 46363.899240
9109 9299.873859
您可以獲取 n 個最大結果的idxmin() ，因此在您的情況下，它將是沿着這條線的東西： df.apply(lambda x: x.nlargest(2).idxmin())
按多級類別分組並返回每個類別中n個最大的總和（每個類別的n不同）
[英]Group by multi-level category and return sum of n-largest in each category (n is different for each category)
Groupby n-largest 基於一列並且有條件地在第二列上
[英]Groupby n-largest based on one column AND CONDITIONALLY on the second column
一種將 n 最大元素保留在矩陣中的行或列中的穩健方法
[英]A robust way to keep the n-largest elements in rows or colums in the matrix
如何按pandas數據框中的值組找到n個最大值的總和？
[英]how to find the sum of the n largest values by group of values in a pandas dataframe?
如何獲取pandas DataFrame中第二大行值的列名
[英]How to get column name for second largest row value in pandas DataFrame
Pandas.DataFrame：如何按每行中的最大值對行進行排序
[英]Pandas.DataFrame: How to sort rows by the largest value in each row
返回pandas數據框中n個最大/最小的值，其中許多行包含相同的值
[英]return the n largest/smallest values in pandas dataframe where many rows contain same values
如何從 Pandas 中的 group by 中返回最大值的行？
[英]How to return the rows from the largest value from a group by in Pandas?
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