对Pandas数据帧进行排序并打印最高n值

Question

我有一个pandas数据框，我想按降序排序列（'字节'）并打印最高10个值及其相关的“客户端IP”列值。假设以下是我的数据帧的一部分。我有很多不同的方法而且失败了？

0       Bytes    Client Ip                
0       1000      192.168.10.2    
1       2000      192.168.10.12    
2       500       192.168.10.4     
3       159       192.168.10.56 

以下仅打印具有最高值的原始值。

print df['Bytes'].argmax()

Answer 1

我想你可以使用nlargest（pandas版本0.17.0中的新功能）：

print df
   0  Bytes  Client             Ip
0  1      1    1000   192.168.10.2
1  0      0    2000  192.168.10.12
2  2      2     500   192.168.10.4
3  3      3     159  192.168.10.56

print df.nlargest(3, 'Client')
   0  Bytes  Client             Ip
1  0      0    2000  192.168.10.12
0  1      1    1000   192.168.10.2
2  2      2     500   192.168.10.4

Answer 2

注意：sort已被弃用 - 请改用sort_values

要sort下降使用ascending=False：

In [6]: df.sort('Bytes', ascending=False)
Out[6]:
   0  Bytes      Client Ip
1  1   2000  192.168.10.12
0  0   1000   192.168.10.2
2  2    500   192.168.10.4
3  3    159  192.168.10.56

要获取前10个值，请使用.head(10)。

Answer 3

df['Bytes'] = df['Bytes'].astype('int')
print df.sort('Bytes', ascending=False).head(10)[['Bytes', 'Client-IP']]

我可以在Andy Hayden的帮助下使用上面的代码来解决它。 ：d

Answer 4

df[['Bytes', 'Client Ip']].sort_values('Bytes', ascending=False).nlargest(10, 'Bytes')

这应该可以为您提供所需的一切1）排序字节2）返回最大的10字节值