如何在 Pandas DataFrame 的特定列中找到具有最大值的行？

確定Pandas DataFrame 中具有最大列值的行

使用Pandas DataFrame 時，有必要識別包含以下內容的行：特定列的最大值。此任務可以使用 idxmax() 函數來實現，它提供了一個簡單的解決方案。

理解 idxmax()

idxmax() 函數專門設計用於定位與指定列中的最大值對應的行標籤。透過提供列名作為參數，idxmax() 傳回包含最大值的行的索引。

<code class="python">df['column_name'].idxmax()</code>

範例：尋找具有最大「A」值的行

考慮一個名為「df」的DataFrame，其中「A」欄位包含隨機值。要尋找具有最大“A”值的行索引，我們可以使用：

<code class="python">df['A'].idxmax()</code>

這將傳回具有最大“A”值的行索引。

idxmax() 的替代方法

或者，也可以使用 numpy.argmax 來實現相同的結果。它的操作方式與 idxmax() 類似，提供具有最大值的行的索引。

歷史上下文

idxmax() 以前稱為argmax () 在Pandas 版本0.11 之前已被使用，但argmax() 在版本1.0.0 之前已被棄用，並最終被完全刪除。在舊版的 Pandas 中，argmax() 的功能不同，傳回具有最大值的行索引內的整數位置。

行標籤與整數索引

需要注意的是，idxmax() 傳回行標籤索引，如果DataFrame 的索引不是基於整數的（例如字串），則行標籤索引可能不是整數。要取得索引標籤的整數位置，需要手動提取。

綜上所述，idxmax() 函數提供了一種高效且直接的方法來查找 Pandas 中指定列的最大值的行資料框。

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