用法:
Series.max(axis=NoDefault.no_default, skipna=True, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
返回请求轴上的最大值。
如果您想要最大值的索引,请使用
idxmax
。这等效于numpy.ndarray
方法argmax
。- axis:{索引 (0)}
要应用的函数的轴。
- skipna:布尔值,默认为真
计算结果时排除 NA/null 值。
- level:int 或级别名称,默认无
如果轴是 MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,折叠成标量。
- numeric_only:布尔值,默认无
仅包括 float、int、boolean 列。如果没有,将尝试使用所有内容,然后仅使用数字数据。未针对系列实施。
- **kwargs:
要传递给函数的附加关键字参数。
- 标量或系列(如果指定级别)
参数:
返回:
例子:
>>> idx = pd.MultiIndex.from_arrays([ ... ['warm', 'warm', 'cold', 'cold'], ... ['dog', 'falcon', 'fish', 'spider']], ... names=['blooded', 'animal']) >>> s = pd.Series([4, 2, 0, 8], name='legs', index=idx) >>> s blooded animal warm dog 4 falcon 2 cold fish 0 spider 8 Name:legs, dtype:int64
>>> s.max() 8
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.max。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。