我如何才能找到某一列的值是最大的行?
df.max()会给我每一列的最大值,我不知道如何得到相应的行。
我如何才能找到某一列的值是最大的行?
df.max()会给我每一列的最大值,我不知道如何得到相应的行。
当前回答
使用query()更紧凑和可读的解决方案是这样的:
import pandas as pd
df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])
print(df)
# find row with maximum A
df.query('A == A.max()')
它还返回一个DataFrame而不是Series,这对于某些用例来说很方便。
其他回答
非常简单:我们有如下所示的df,我们想在C中打印一行max值:
A B C
x 1 4
y 2 10
z 5 9
In:
df.loc[df['C'] == df['C'].max()] # condition check
Out:
A B C
y 2 10
对我有用的是: df[df['colX'] == df['colX'].max()
然后得到df中colX最大值的行。
然后,如果你只想要索引,你可以在查询的末尾添加.index。
直接的“.argmax()”解决方案不适合我。
前面的例子由@ely提供
>>> import pandas
>>> import numpy as np
>>> df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])
>>> df
A B C
0 1.232853 -1.979459 -0.573626
1 0.140767 0.394940 1.068890
2 0.742023 1.343977 -0.579745
3 2.125299 -0.649328 -0.211692
4 -0.187253 1.908618 -1.862934
>>> df['A'].argmax()
3
>>> df['B'].argmax()
4
>>> df['C'].argmax()
1
返回以下消息:
FutureWarning: 'argmax' is deprecated, use 'idxmax' instead. The behavior of 'argmax'
will be corrected to return the positional maximum in the future.
Use 'series.values.argmax' to get the position of the maximum now.
所以我的解是:
df['A'].values.argmax()
mx.iloc[0].idxmax()
这一行代码将告诉你如何从dataframe中的一行中找到最大值,这里mx是dataframe, iloc[0]表示第0个索引。
Use:
data.iloc[data['A'].idxmax()]
data['A'].idxmax() -根据行查找最大值位置 Data.iloc() -返回行