在Pandas DataFrame 中尋找具有最大列值的行
在資料分析中，辨識Pandas DataFrame 中的特定行可能很有價值DataFrame，其中特定列展示其最高值。使用 Pandas 中的 idxmax 函數可以輕鬆完成此任務。
使用 idxmax
idxmax 函數傳回與中的最大值對應的索引標籤（行標籤）給定的欄位。例如：
<code class="python">import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
max_index = df['A'].idxmax()
print(max_index) # Output: 2</code>此程式碼輸出包含「A」欄位中最大值的行的索引標籤，即 2。
替代選項
除了idxmax 之外，您還可以使用NumPy 的argmax 函數，它提供了類似的功能：
<code class="python">import numpy as np max_index = np.argmax(df['A']) # Output: 2</code>
歷史注意事項
在早期版本中Pandas（0.11 之前），argmax 稱為idxmax。然而，它已被棄用並刪除。從 Pandas 0.16 開始，argmax 被重新引入，並執行與 idxmax 相同的功能，但它可能運行速度較慢。
處理重複行標籤
需要注意的是 idxmax回傳索引標籤，而不是整數索引。如果您有重複的行標籤，這一點就變得至關重要。例如，以下 DataFrame 有重複的行標籤“i”：
<code class="python">df = pd.DataFrame({'A': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4], 'B': [0.5, 0.6, 0.7, 0.8], 'C': [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]}, index=['a', 'b', 'c', 'i', 'i'])
max_index = df['A'].idxmax()
print(max_index) # Output: i</code>在這種情況下，idxmax 傳回標籤“i”，該標籤是不明確的，因為它出現了兩次。要取得具有最大值的行的整數位置，您可以使用 iloc 或 ix 方法手動檢索它：
<code class="python">max_row = df.iloc[max_index]</code>
在處理重複的行標籤時應考慮這一細微差別。
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