Python Pandas dataframe.idxmax()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.idxmax()函数返回请求axis上第一次出现的最大值的索引。在寻找任何索引中的最大值的索引时，所有的NA/空值都被排除。

语法: DataFrame.idxmax(axis=0, skipna=True)

参数 :
axis： 0或’索引’代表行，1或’列’代表列。
skipna : 排除NA/null值。如果整个行/列是NA，结果将是NA。

返回 : idxmax :系列

例子#1：使用idxmax()函数，沿索引axis找到最大值的索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, 6], 
                   "B":[11, 2, 5, 8],
                   "C":[1, 8, 66, 4]})
  
# Print the dataframe
df

现在沿索引axis应用idxmax()函数。

# applying idxmax() function.
df.idxmax(axis = 0)

输出 :

如果我们看一下数据框中的值，我们可以验证函数返回的结果。该函数返回了一个pandas系列对象，包含了每一列中最大值的索引。

示例#2：使用idxmax()函数来查找沿列axis的最大值的索引。数据框架包含NA值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, None],
                   "B":[11, 2, None, 8], 
                   "C":[1, 8, 66, 4]})
  
# Skipna = True will skip all the Na values
# find maximum along column axis
df.idxmax(axis = 1, skipna = True)

输出 :

输出是一个pandas系列，包含每一行的列标签，其中有最大值。