pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmax #
- DataFrameGroupBy。idxmax ( axis = _NoDefault.no_default , skipna = True , numeric_only = False ) [来源] #
返回请求轴上第一次出现最大值的索引。
排除 NA/null 值。
- 参数:
- 轴{{0 或 'index', 1 或 'columns'}},默认 None
要使用的轴。 0 或“索引”表示按行,1 或“列”表示按列。如果未提供 axis,则使用石斑鱼的轴。
在 2.0.0 版本中进行了更改。
自版本 2.1.0 起已弃用:对于 axis=1,改为对基础对象进行操作。否则,axis 关键字不是必需的。
- Skipna布尔值,默认 True
排除 NA/null 值。如果整行/列为 NA,则结果将为 NA。
- numeric_only布尔值,默认 False
仅包含float、int或boolean数据。
1.5.0 版本中的新增内容。
- 返回:
- 系列
沿指定轴的最大值索引。
- 加薪:
- 值错误
如果行/列为空
也可以看看
Series.idxmax
返回最大元素的索引。
笔记
该方法是
ndarray.argmax
.例子
考虑包含阿根廷食品消费的数据集。
>>> 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
默认情况下,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,请使用
axis="columns"
。>>> df.idxmax(axis="columns") Pork co2_emissions Wheat Products consumption Beef co2_emissions dtype: object