Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana Anda Boleh Cari Baris Nilai Lajur Maksimum dalam Pandas DataFrames?

Bagaimana Anda Boleh Cari Baris Nilai Lajur Maksimum dalam Pandas DataFrames?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-10-30 04:52:02389semak imbas

How Can You Find the Row of Maximum Column Value in Pandas DataFrames?

Mencari Baris Nilai Lajur Maksimum dalam Pandas DataFrames

Penerangan Masalah

Mengenal pasti baris yang sepadan dengan nilai maksimum dalam lajur tertentu a Pandas DataFrame boleh menjadi penting untuk analisis dan pengambilan data. Walau bagaimanapun, kaedah max() lalai hanya memberikan nilai maksimum, meninggalkan anda tanpa maklumat baris.

Penyelesaian

Masukkan fungsi idxmax panda. Ia secara elegan menangani isu ini:

<code class="python">df['column'].idxmax()</code>

Sebagai contoh, dalam DataFrame bernama "df" dengan lajur "A", kod berikut mencari indeks baris dengan nilai tertinggi dalam "A":

<code class="python">df['A'].idxmax()</code>

Konteks Sejarah

Sebelum ini, fungsi argmax mempunyai tujuan yang sama dalam versi Pandas sebelum 0.11. Walau bagaimanapun, ia telah ditamatkan dan akhirnya dialih keluar dalam 1.0.0. Fungsi idxmax mengambil tempatnya, mengembalikan label indeks dan bukannya integer.

Kaveat

Terdapat beberapa nota penting untuk dipertimbangkan:

  • idxmax returns label baris, bukan integer. Untuk label indeks rentetan, kedudukan baris integer mesti diperoleh secara manual.
  • Dalam versi Pandas yang lebih lama, label baris pendua adalah jarang berlaku. Walau bagaimanapun, dengan pengenalan label baris, Pandas kini membenarkan nilai indeks pendua. Ini boleh memberi kesan kepada tafsiran lokasi baris kedudukan.
  • idxmax mungkin menghasilkan hasil yang tidak dijangka dengan label baris pendua. Contohnya, jika dua baris berkongsi nilai maksimum untuk lajur, idxmax mungkin mengembalikan label indeks kejadian pertama.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Anda Boleh Cari Baris Nilai Lajur Maksimum dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn