以下の機能は正しく実装されていません。 フレームに重複した値を持つインデックスがある場合、 nを超える行があり、適切にソートされていない結果が得られます。 したがって、DataFrameのnsmallestとnlargestは、この特定のケースでは正しいフレームを返しません。
def _nsorted(self, columns, n, method, keep):
if not com.is_list_like(columns):
columns = [columns]
columns = list(columns)
ser = getattr(self[columns[0]], method)(n, keep=keep)
ascending = dict(nlargest=False, nsmallest=True)[method]
return self.loc[ser.index].sort_values(columns, ascending=ascending,
kind='mergesort')
Tux1
全てのコメント5件
確かに：
In [71]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':[4,3,2,1]}, index=[0,0,1,1])
In [72]: df.nlargest(1, 'a')
Out[72]:
a b
1 4 1
1 3 2
In [73]: df.nlargest(2, 'a')
Out[73]:
a b
1 4 1
1 4 1
1 3 2
1 3 2
（将来の参考のために@ Tux1サイドノート、問題を開くときに再現可能な小さな例を提供することは常に素晴らしいことです）
これを修正するためにPRを行うことに興味がありますか？
jorisvandenbossche
2016年06月09日
はい、すぐに修正します
例について申し訳ありません
ル23：30à9 JUIN 2016、ヨリス・ヴァンデンBossche [email protected] Aécrit：
確かに：
[71]の場合：df = pd.DataFrame（{'a'：[1,2,3,4]、 'b'：[4,3,2,1]}、index = [0,0,1、 1]）
[72]の場合：df.nlargest（1、 'a'）
アウト[72]：
ab
1 4 1
1 3 2[73]の場合：df.nlargest（2、 'a'）
アウト[73]：
ab
1 4 1
1 4 1
1 3 2
1 3 2
（将来の参考のために@ Tux1サイドノート、問題を開くときに再現可能な小さな例を提供することは常に素晴らしいことです）
これを修正するためにPRを行うことに興味がありますか？—
あなたが言及されたのであなたはこれを受け取っています。
このメールに直接返信するか、GitHubで表示するか、スレッドをミュートしてください。
Tux1
2016年06月10日
私の修正はあまりエレガントではありませんが、MultiIndexと重複値インデックスを処理する他の解決策はありません
Tux1
2016年06月12日
Sumは.19.2で正常に機能しているようですが、countを使用すると、意味がないようです。 dfは「n」と同じ回数繰り返されます。 それはバグですか、それとも私は何か間違ったことをしていますか？
df.groupby(['a']).agg({'b':'count'}).nlargest(2, 'b')
b
a
1 1
2 1
3 1
4 1
1 1
2 1
3 1
4 1
jetpackdata
2017年03月13日
@shankararul参照： https ：
jreback
2017年03月13日
関連する問題
ebran
·
3コメント
mfmain
·
3コメント
swails
·
3コメント
marcelnem
·
3コメント
BDannowitz
·
3コメント
最も参考になるコメント
@shankararul参照： https ：