Python Pandas dataframe.idxmax()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.idxmax()函數返回在請求的軸上第一次出現最大值的索引。在任何索引中找到最大值的索引時，將排除所有NA /空值。

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

參數：
axis:0或“索引”表示行，1或“列”表示列
skipna:排除NA /空值。如果整個行/列均為NA，則結果為NA

返回：idxmax：係列

範例1：采用idxmax()函數用於沿索引軸查找最大值的索引。

# 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

現在應用idxmax()沿索引軸起作用。

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

輸出：

如果我們查看 DataFrame 中的值，則可以驗證該函數返回的結果。該函數返回一個 Pandas 係列對象，該對象在每一列中均包含最大值索引。

範例2：采用idxmax()函數沿列軸查找最大值的索引。 DataFrame 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)

輸出：

輸出是一個 Pandas 係列，其中包含具有最大值的每一行的列標簽。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.idxmax()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。