pandas.nlargest() - verwechseln mit wiederholten Indexwerte

Question

I haben folgende Beispieldatenrahmen wie folgt definiert:

df1 = pandas.DataFrame(data = {"Age":[28, 3, 32, 18], "Student":[False, True, False, False]}, index = ["Jack", "Sam", "Nate", "Jack"]) 

und die Ausgabe folgt.

Wenn ich 2 Zeilen mit größten Alten Werten extrahieren möge, verwende ich pandas.nlargest(2, "Age") und der Ausgang hat drei Reihen statt zwei, wie folgend:

Wenn ich versuche, für 4 größte Alter Werten pandas.nlargest(4, "Age"), ist das Ergebnis eher verwirrend, wie folgend:

Ich bin verwirrt über den Grund dafür zu verstehen.

Answer 1

Das Problem ist behoben. Pandas-Version, die ich verwendet habe, war 0.19.1 und nach suggestion of @user35603 habe ich es auf 0.19.2 aktualisiert und den Code erneut ausgeführt und es funktioniert!

Vielen Dank user35603!

wurde der folgende Fehler in Pandas 0.19.2 behoben:

• Bug in DataFrame.nlargest und DataFrame.nsmallest, wenn der Index doppelte Werte (GH13412)

Hinweis hatte: Die bug still remains auf der nlargest Funktion, wenn auf Zählung angewendet Funktion

Answer 2

Ich arbeite mit einer Excel-Tabelle und habe auch dieses Problem mit größter. Ich benutze auch 0.19.2 und habe immer noch dieses Problem. Die Indexwerte wiederholen sich in meinem Blatt. Es gibt jedoch kein Problem, es sei denn, CELL-Werte wiederholen sich ebenfalls. Beispiel:

new = dataframe.nlargest(5, "DEF") -- only taking 5 largest values 
print(new.loc[:, "DEF"]) 

druckt:

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Player 5 34.0 
Player 4 34.0 
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PLayer 5 34.0 
Name: DEF, dtype: float64 

- I 11 Werte sind immer statt 5 ... es soll gib mir diese:

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Player 3 36 
Player 4 34 
Player 1 34 

ABER nlargest für mich funktioniert, wenn Zellwerte wiederholen sich nicht .. Beispiel:

new = all_rounds.nlargest(5, "Frags") 
print(new.loc[:, "Frags"]) 

prints: 
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Player 2 112.0 
Player 2 105.0 
Player 3 103.0 
PLayer 4 102.0 
Name: Frags, dtype: float64 

- das ist richtig.

Es scheint ein Problem bei der Verwendung von nlargest auf einem Excel-Datenrahmen zu geben, wenn Zellwertwiederholungen vorliegen. Es sei denn, ich vermisse etwas.