2019-12-02 | Data Engineering 中文
Pandas Top N：nlargest 与 nsmallest 的正确前提
bibi45
快速取极值前，先处理空值、类型和并列排序。
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nlargest 和 nsmallest 比完整排序后再切片更直接，适合数值列的前 N 名分析。
top_customers = df.dropna(subset=["revenue"]).nlargest(10, "revenue")
若排名影响业务决策，应定义并列时的第二排序键和统计口径。字符串金额、混合币种或未去重记录不能直接拿来排序。