Python pyspark Series.idxmax用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.idxmax 的用法。

用法: Series.idxmax(skipna: bool = True) → Union[Tuple, Any]

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。

参数：

skipna：布尔值，默认为真: 排除 NA/空值。如果整个系列为 NA，则结果将为 NA。

index: 最大值的标签。

抛出：

ValueError: 如果系列为空。

例子：

>>> s = ps.Series(data=[1, None, 4, 3, 5],
...               index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
>>> s
A    1.0
B    NaN
C    4.0
D    3.0
E    5.0
dtype: float64

>>> s.idxmax()
'E'

如果 skipna 为 False 并且数据中有 NA 值，则函数返回 nan 。

>>> s.idxmax(skipna=False)
nan

如果是多索引，您会得到一个元组：

>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays([
...     ['a', 'a', 'b', 'b'], ['c', 'd', 'e', 'f']], names=('first', 'second'))
>>> s = ps.Series(data=[1, None, 4, 5], index=index)
>>> s
first  second
a      c         1.0
       d         NaN
b      e         4.0
       f         5.0
dtype: float64

>>> s.idxmax()
('b', 'f')

如果多个值等于最大值，则返回具有该值的第一行标签。

>>> s = ps.Series([1, 100, 1, 100, 1, 100], index=[10, 3, 5, 2, 1, 8])
>>> s
10      1
3     100
5       1
2     100
1       1
8     100
dtype: int64

>>> s.idxmax()
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相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.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。

用法:

参数：

返回：

抛出：

例子：