在 Pandas DataFrame 中查找具有最大列值的行
在数据分析中，识别 Pandas DataFrame 中的特定行可能很有价值DataFrame，其中特定列展示其最高值。使用 Pandas 中的 idxmax 函数可以轻松完成此任务。
使用 idxmax
idxmax 函数返回与中的最大值对应的索引标签（行标签）给定的列。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>此代码输出包含“A”列中最大值的行的索引标签，即 2。
替代选项
除了 idxmax 之外，您还可以使用 NumPy 的 argmax 函数，它提供了类似的功能：
<code class="python">import numpy as np max_index = np.argmax(df['A']) # Output: 2</code>
历史注意事项
在早期版本中Pandas（0.11 之前），argmax 称为 idxmax。然而，它已被弃用并删除。从 Pandas 0.16 开始，argmax 被重新引入，并执行与 idxmax 相同的功能，但它可能运行速度较慢。
处理重复行标签
需要注意的是 idxmax返回索引标签，而不是整数索引。如果您有重复的行标签，这一点就变得至关重要。例如，以下 DataFrame 有重复的行标签“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>在这种情况下，idxmax 返回标签“i”，该标签是不明确的，因为它出现了两次。要获取具有最大值的行的整数位置，您可以使用 iloc 或 ix 方法手动检索它：
<code class="python">max_row = df.iloc[max_index]</code>
在处理重复的行标签时应考虑这一细微差别。
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