Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的,但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引,並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。
Pandas Series.max()
函數返回給定Series對象中基礎數據的最大值。即使僅返回一個值,此函數也始終返回Series。
用法: Series.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
參數:
axis:要應用的函數的軸。
skipna:計算結果時排除NA /null值。
level:如果軸是MultiIndex(分層),則沿特定級別計數,並折疊成標量。
numeric_only:僅包括float,int,boolean列。
**kwargs:要傳遞給函數的其他關鍵字參數。
返回:max:標量或係列(如果指定級別)
範例1:采用Series.max()
函數可在給定係列對象的基礎數據中找到最大值。
# 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)
輸出:
現在我們將使用Series.max()
函數查找給定係列對象的最大值。
# return the maximum value in the
# series object
result = sr.max()
# Print the result
print(result)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.max()
函數已成功返回給定係列對象的最大值。
範例2:采用Series.max()
函數可在給定係列對象的基礎數據中找到最大值。給定的係列對象還包含一些缺失值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, 18.1002, 19.5])
# Print the series
print(sr)
輸出:
現在我們將使用Series.max()
函數查找給定係列對象的最大值。我們將在找到最大值的同時跳過缺失值。
# return the maximum value in the series object
# skip the missing values
result = sr.max(skipna = True)
# Print the result
print(result)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.max()
函數已成功返回給定係列對象的最大值。
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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 Series.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。