Pandas 如何查找某一列的最大值并返回对应行的值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas查找某一列的最大值，并返回对应行的值。在数据分析和处理中，查找某一列的最大值并返回对应行的值是一个常见的需求，而Pandas提供了十分方便的方法来实现这个功能。

数据准备

首先，我们需要准备一份示例数据。假设我们有一份学生成绩单，其中包含了每个学生的学号、姓名、语文成绩、数学成绩和英语成绩：

学号	姓名	语文	数学	英语
1010101	张三	85	90	80
1010102	李四	90	88	92
1010103	王五	92	95	88
1010104	赵六	88	93	86
1010105	小明	91	91	94

我们可以将这份数据保存为一个csv文件，然后使用Pandas读取：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('scores.csv')
print(df)

输出结果为：

       学号  姓名  语文  数学  英语
0  1010101  张三  85  90  80
1  1010102  李四  90  88  92
2  1010103  王五  92  95  88
3  1010104  赵六  88  93  86
4  1010105  小明  91  91  94

查找最大值

接下来，我们需要查找某一列的最大值。以语文列为例，我们可以使用max()方法来查找最大值：

chinese_max = df['语文'].max()
print(chinese_max)

输出结果为：

这里，我们使用df['语文']来获取语文列，然后调用max()方法来获取最大值。

返回对应行的值

现在，我们已经知道了语文列的最大值，接下来我们需要返回对应行的值。以语文列为例，我们可以使用loc[]方法来定位对应行：

chinese_max_index = df['语文'].idxmax()
chinese_max_row = df.loc[chinese_max_index]
print(chinese_max_row)

输出结果为：

学号    1010103
姓名         王五
语文         92
数学         95
英语         88
Name: 2, dtype: object

这里，我们首先使用idxmax()方法来获取语文列中最大值的索引，在这个例子中为2，然后使用loc[]方法来定位对应行并返回。

完整脚本

下面是完整的Python脚本：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('scores.csv')

chinese_max = df['语文'].max()
print(chinese_max)

chinese_max_index = df['语文'].idxmax()
chinese_max_row = df.loc[chinese_max_index]
print(chinese_max_row)