Pandas DataFrame – Retrieve Data Terbesar dan terkecil

Masih menggunakan data dari modul sebelumnya, mari kita load library dan data yang digunakan.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("jamesbond.csv", index_col="Film")
df.sort_index(inplace=True)

Dengan method yang sudah dipelajari sebelumnya, kita bisa mengambil data terbesar atau terkecil.

Contoh, dari data film jamesbond.csv, kita ingin menarik 3 data film dengan budget paling mahal.

df.sort_values("Budget", ascending=False).head(3)

Atau bisa menggunakan method nlargest() dan nsmallest().

Method nlargest dan nsmallest memiliki parameter:

• n: untuk menentukan jumlah baris yang akan diretrieve.
• columns: kolom mana yang akan dijadikan kondisi.

Contoh menggunakan nlargest() untuk memilih 3 film dengan budget termahal. Akan menghasilkan data yang sama seperti method diatas.

df.nlargest(n=3, columns="Budget")

Berikut contoh menggunakan nsmallest() untuk memilih 3 film dengan budget termurah.

df.nsmallest(n=3, columns="Budget")

Perintah nlargest() dan nsmallest() dapat digunakan juga pada series. Karena pada series hanya ada satu kolom, kita tidak perlu mengisi parameter columns.

Contoh menampilkan 3 data film dengan box office tertinggi.

df["Box Office"].nlargest(3)

Film
Skyfall        943.5
Thunderball    848.1
Goldfinger     820.4
Name: Box Office, dtype: float64

Perhatian, method largest() atau smallest() dari segi kecepatan lebih efisien dibandingkan dengan method manual sort dan head. Jadi gunakan method ini jika Anda memiliki data yang besar.