Pandas DataFrames에서 최대 열 값 행 찾기
문제 설명
특정 열 내에서 최대 값에 해당하는 행 식별 Pandas DataFrame은 데이터 분석 및 검색에 중요할 수 있습니다. 그러나 기본 max() 메소드는 최대값만 제공하므로 행 정보가 제공되지 않습니다.
해결책
pandas idxmax 함수를 입력하세요. 이 문제를 우아하게 해결합니다.
<code class="python">df['column'].idxmax()</code>
예를 들어 열 "A"가 있는 "df"라는 DataFrame에서 다음 코드는 "A"에서 가장 높은 값을 가진 행 인덱스를 찾습니다.
<code class="python">df['A'].idxmax()</code>
역사적 맥락
이전에는 argmax 함수가 0.11 이전 Pandas 버전에서 비슷한 목적으로 사용되었습니다. 그러나 더 이상 사용되지 않으며 결국 1.0.0에서 제거되었습니다. idxmax 함수가 그 자리를 대신하여 정수 대신 인덱스 레이블을 반환했습니다.
주의 사항
고려해야 할 몇 가지 중요한 참고 사항이 있습니다.
- idxmax는 반환합니다. 행 레이블은 정수가 아닙니다. 문자열 인덱스 레이블의 경우 정수 행 위치를 수동으로 가져와야 합니다.
- 이전 버전의 Pandas에서는 중복 행 레이블이 흔하지 않았습니다. 그러나 행 레이블이 도입되면서 Pandas는 이제 중복 인덱스 값을 허용합니다. 이는 위치 행 위치의 해석에 영향을 미칠 수 있습니다.
- idxmax는 중복된 행 레이블로 인해 예기치 않은 결과를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 두 행이 열의 최대값을 공유하는 경우 idxmax는 다음을 반환할 수 있습니다. 처음 나타나는 인덱스 라벨
위 내용은 Pandas DataFrames에서 최대 열 값의 행을 어떻게 찾을 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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