在 Pandas DataFrame 中查找最大值
在 pandas 中,识别包含特定列最大值的行需要一种简单的方法。
使用 pandas.DataFrame.idxmax
pandas 库提供了 idxmax 函数,可以直接满足此需求。它检索给定列中具有最大值的行的索引标签。考虑以下示例:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['A', 'B', 'C']) print(df) A B C 0 1.232853 -1.979459 -0.573626 1 0.140767 0.394940 1.068890 2 0.742023 1.343977 -0.579745 3 2.125299 -0.649328 -0.211692 4 -0.187253 1.908618 -1.862934 print(df['A'].idxmax()) # row index with maximum value in column 'A' print(df['B'].idxmax()) # row index with maximum value in column 'B' print(df['C'].idxmax()) # row index with maximum value in column 'C' # Output 3 # row index 3 4 # row index 4 1 # row index 1</code>
使用 numpy.argmax 的替代方法
或者,您可以使用 numpy.argmax 来获得相同的结果。它返回位置索引而不是标签索引。请记住,argmax 曾经被称为 idxmax,但后来被后者取代。
历史背景:行标签与整数索引
中pandas 的早期版本,行标签由整数索引而不是标签表示。这种做法虽然现在已经过时,但在许多常用的应用程序中仍然存在。
为了适应向标记行索引的转变,argmax 函数被修改为返回包含最大元素的行索引内的位置索引。此更改旨在减轻使用整数索引引起的混乱,特别是在重复行标签等情况下。
处理重复行标签
值得注意的是 idxmax 返回行标签,而不是整数。在存在重复行标签的情况下,使用 idxmax 就不够了。要在这种情况下获取位置索引,您可能需要手动从索引标签中提取它。
以上是如何找到 Pandas DataFrame 特定列中具有最大值的行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!