NaN :获取N个最大值，如果没有元素，则插入Pandas值

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN的Series
data = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, np.nan, 8, 9])

# 获取前3个最大值
n = 3
max_values = data.sort_values(ascending=False).head(n)

print(max_values)

8    9.0
5    6.0
4    5.0
dtype: float64

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN的Series
data = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, np.nan, 8, 9])

# 获取前10个最大值
n = 10
max_values = data.sort_values(ascending=False).head(n)

# 如果没有足够的元素，则插入平均值
if len(max_values) < n:
    mean_value = data.mean()
    max_values = max_values.fillna(mean_value)

print(max_values)

8    9.0
5    6.0
4    5.0
7    8.0
2    3.0
1    2.0
0    1.0
6    5.0
3    5.0
dtype: float64