如何在 Pandas DataFrame 中找到最大列值的行？

在Pandas DataFrame 中找到最大列值的行

問題描述

識別與特定列中的最大值對應的行Pandas DataFrame 對於資料分析和檢索至關重要。但是，預設的 max() 方法僅提供最大值，而沒有行資訊。

解

輸入 pandas idxmax 函數。它優雅地解決了這個問題：

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

例如，在名為“df”且列為“A”的DataFrame 中，以下程式碼查找“A”中具有最高值的行索引：

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

歷史背景

之前，argmax 函數在0.11 之前的Pandas 版本中具有類似的用途。然而，它已被棄用並最終在 1.0.0 中被刪除。 idxmax 函數取代了它的位置，傳回索引標籤而不是整數。

注意事項

需要考慮一些重要注意事項：

• idxmax 傳回行標籤，而不是整數。 對於字串索引標籤，必須手動取得整數行位置。
• 在舊版的 Pandas 中，重複的行標籤並不常見。然而，隨著行標籤的引入，Pandas 現在允許重複的索引值。這可能會影響行位置的解釋。
• idxmax 可能會產生具有重複行標籤的意外結果。 例如，如果兩行共用資料列的最大值，則 idxmax 可能會傳回第一次出現的索引標籤。

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