如何在 Pandas DataFrame 中找到最大列值的行？

在 Pandas DataFrame 中查找最大列值的行

问题描述

识别与特定列中的最大值对应的行Pandas DataFrame 对于数据分析和检索至关重要。但是，默认的 max() 方法仅提供最大值，而没有行信息。

解决方案

输入 pandas idxmax 函数。它优雅地解决了这个问题：

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

例如，在名为“df”且列为“A”的 DataFrame 中，以下代码查找“A”中具有最高值的行索引：

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

历史背景

之前，argmax 函数在 0.11 之前的 Pandas 版本中具有类似的用途。然而，它已被弃用并最终在 1.0.0 中被删除。 idxmax 函数取代了它的位置，返回索引标签而不是整数。

注意事项

需要考虑一些重要注意事项：

• idxmax 返回行标签，而不是整数。对于字符串索引标签，必须手动获取整数行位置。
• 在旧版本的 Pandas 中，重复的行标签并不常见。然而，随着行标签的引入，Pandas 现在允许重复的索引值。这可能会影响行位置的解释。
• idxmax 可能会产生具有重复行标签的意外结果。 例如，如果两行共享列的最大值，则 idxmax 可能会返回第一次出现的索引标签。

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