用法:
DataFrame.idxmax(axis=0, skipna=True)
返回請求軸上第一次出現最大值的索引。
NA/空值被排除在外。
- axis:{0 或 ‘index’,1 或 ‘columns’},默認 0
要使用的軸。 0 或 ‘index’ 表示按行,1 或 ‘columns’ 表示按列。
- skipna:布爾值,默認為真
排除 NA/空值。如果整行/列為 NA,則結果將為 NA。
- Series
沿指定軸的最大值索引。
- ValueError
如果行/列為空
參數:
返回:
拋出:
注意:
此方法是
ndarray.argmax
的 DataFrame 版本。例子:
考慮一個包含阿根廷食物消費的數據集。
>>> df = pd.DataFrame({'consumption':[10.51, 103.11, 55.48], ... 'co2_emissions':[37.2, 19.66, 1712]}, ... index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])
>>> df consumption co2_emissions Pork 10.51 37.20 Wheat Products 103.11 19.66 Beef 55.48 1712.00
默認情況下,它返回每列中最大值的索引。
>>> df.idxmax() consumption Wheat Products co2_emissions Beef dtype:object
要返回每行中最大值的索引,請使用
axis="columns"
。>>> df.idxmax(axis="columns") Pork co2_emissions Wheat Products consumption Beef co2_emissions dtype:object
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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 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。