Python Pandas dataframe.max()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.max()函數返回給定對象中的最大值。如果輸入是一個序列，則該方法將返回一個標量，該數量將是該序列中值的最大值。如果輸入是一個 DataFrame ，則該方法將返回一個在 DataFrame 的指定軸上具有最大值的序列。默認情況下，該軸是索引軸。

用法： DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

參數：
axis:{索引(0)，列(1)}
skipna:計算結果時排除NA /空值
level:如果軸是MultiIndex(分層)，則沿特定級別計數，並折疊為Series
numeric_only:僅包括float，int，boolean列。如果為None，將嘗試使用所有內容，然後僅使用數字數據。未針對係列實施。

返回：max：Series或DataFrame(如果指定級別)

範例1：采用max()函數在索引軸上查找最大值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1], 
                   "B":[5, 2, 54, 3, 2], 
                   "C":[20, 16, 7, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, 17, 2, 6]}) 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們使用dataframe.max()查找索引軸上最大值的函數

# Even if we do not specify axis = 0,  
# the method will return the max over 
# the index axis by default 
df.max(axis = 0)

輸出：

範例2：采用max()在具有Na值。還要找到縱軸上的最大值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# skip the Na values while finding the maximum 
df.max(axis = 1, skipna = True)

輸出：

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.max()。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。