如何在 Pandas DataFrame 的特定列中查找具有最大值的行？

确定 Pandas DataFrame 中具有最大列值的行

使用 Pandas DataFrame 时，有必要识别包含以下内容的行：特定列的最大值。此任务可以使用 idxmax() 函数来实现，它提供了一个简单的解决方案。

理解 idxmax()

idxmax() 函数专门设计用于定位与指定列中的最大值对应的行标签。通过提供列名作为参数，idxmax() 返回包含最大值的行的索引。

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

示例：查找具有最大“A”值的行

考虑一个名为“df”的 DataFrame，其中“A”列包含随机值。要查找具有最大“A”值的行索引，我们可以使用：

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

这将返回具有最大“A”值的行索引。

idxmax() 的替代方法

或者，也可以使用 numpy.argmax 来实现相同的结果。它的操作方式与 idxmax() 类似，提供具有最大值的行的索引。

历史上下文

idxmax() 以前称为 argmax () 在 Pandas 版本 0.11 之前已被使用，但 argmax() 在版本 1.0.0 之前已被弃用，并最终被完全删除。在旧版本的 Pandas 中，argmax() 的功能不同，返回具有最大值的行索引内的整数位置。

行标签与整数索引

需要注意的是，idxmax() 返回行标签索引，如果 DataFrame 的索引不是基于整数的（例如字符串），则行标签索引可能不是整数。要获取索引标签的整数位置，需要手动提取。

综上所述，idxmax() 函数提供了一种高效且直接的方法来查找 Pandas 中指定列的最大值的行数据框。

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