idxmax()有什么功能

在 Pandas 中，`.idxmax()`是一个函数，可以用于获取 DataFrame 或 Series 中最大值的索引。具体来说，它返回的是最大值所在的行或列索引。

例如，对于以下的 Series：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, 2, 4])

我们可以使用 `.idxmax()` 来获取最大值所在的索引：

max_index = s.idxmax()
print(max_index)  # 输出: 2

在这个例子中，最大值是 5，它在 Series 中的索引是 2。

同样，对于一个 DataFrame，`.idxmax()` 可以用于获取每列最大值所在的行索引。例如：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

max_indexes = df.idxmax()
print(max_indexes)

这会输出：

A    2
B    2
C    2
dtype: int64

这意味着每列的最大值都在第 2 行（索引从 0 开始）。

相关问题

temp=data.groupby(by=['管辖区','店铺类型'])[['店铺名称']].count() for i in range(len(qv)): max_num=temp.loc[qv[i]]['店铺名称'].max print(f"{qv[i]}最多的店铺类型为{temp.loc[qv[i]].loc[temp.loc[qv[i]]['店铺类型'].idxmax()]}")

这段代码的功能是统计一个数据集中，按照“管辖区”和“店铺类型”两个维度进行分组，然后计算每个分组中“店铺名称”列的数量。接着，对于给定的一组“管辖区”（即变量 qv），找出每个“管辖区”中数量最多的“店铺类型”，并输出结果。

但是代码中有一个小错误，max_num 没有加括号，应该改为 max_num=temp.loc[qv[i]]['店铺名称'].max()，才能正确调用 max 函数。

有一个execl表，里面有字段（编号，电量），导出每个编号的最大电量，和最小电量那条数据，python实现

你可以使用Python的pandas库来实现这个功能。下面是一个示例代码，假设你的Excel文件名为"data.xlsx"，数据表格名为"sheet1"，编号列名为"编号"，电量列名为"电量"：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="sheet1")

# 按编号分组，获取每个编号的最大电量和最小电量的行
result = df.groupby("编号").apply(lambda x: x.loc[[x["电量"].idxmax(), x["电量"].idxmin()]])

# 保存结果到Excel文件
result.to_excel("result.xlsx", index=False)

运行以上代码后，你将得到一个新的Excel文件"result.xlsx"，里面包含了每个编号的最大电量和最小电量的数据。