如果最大值中有联系，那么idxmax只返回第一个最大值的索引。例如，在下面的DataFrame中:

   A  B  C
0  1  0  1
1  0  0  1
2  0  0  0
3  0  1  1
4  1  0  0

idxmax回报

A    0
B    3
C    0
dtype: int64

现在，如果我们想要所有的索引都对应于max值，那么我们可以使用max + eq来创建一个布尔DataFrame，然后在df上使用它。Index来过滤索引:

out = df.eq(df.max()).apply(lambda x: df.index[x].tolist())

输出:

A       [0, 4]
B          [3]
C    [0, 1, 3]
dtype: object

如果有多行取最大值，上述两个答案都只返回一个索引。如果你想要所有的行，似乎没有一个函数。 但这并不难做到。下面是一个Series的例子;DataFrame也可以这样做:

In [1]: from pandas import Series, DataFrame

In [2]: s=Series([2,4,4,3],index=['a','b','c','d'])

In [3]: s.idxmax()
Out[3]: 'b'

In [4]: s[s==s.max()]
Out[4]: 
b    4
c    4
dtype: int64

DataFrame的idmax返回具有最大值的行的标签索引，argmax的行为取决于pandas的版本(现在它返回一个警告)。如果您想使用位置索引，您可以执行以下操作:

max_row = df['A'].values.argmax()

or

import numpy as np
max_row = np.argmax(df['A'].values)

请注意，如果使用np.argmax(df['A'])，其行为与df['A'].argmax()相同。

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。

如果你想要整行而不仅仅是id，你可以使用df。nbiggest和传递你想要多少“top”行，你也可以传递你想要它的列/列。

df.nlargest(2,['A'])

会给出A的前两个值对应的行。

使用df。最小值为nminimal。

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