Python Pandas Series.idxmax()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.idxmax()函数返回最大值的行标签。如果多个值等于最大值，则返回具有该值的第一行标签。

用法： Series.idxmax(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs)

参数：
skipna:排除NA /空值。如果整个系列为NA，则结果为NA。
axis:为了与DataFrame.idxmax兼容。冗余适用于系列。

返回：idxmax：最大值的索引。

范例1：采用Series.idxmax()函数查找与给定系列对象中的最大值对应的索引标签。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.idxmax()函数查找与系列最大值对应的索引标签。

# return index label of the  
# maximum value in the series 
result = sr.idxmax() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.idxmax()函数已返回给定系列对象中最大元素的索引标签。

范例2：采用Series.idxmax()函数查找与给定系列对象中的最大值对应的索引标签。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32]) 
  
# Create the Index 
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M') 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.idxmax()函数查找与系列最大值对应的索引标签。

# return index label of the  
# maximum value in the series 
result = sr.idxmax() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.idxmax()函数已返回给定系列对象中最大元素的索引标签。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.idxmax()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。