pandas并列最大值的索引 np.where

在给定的例子中，使用np.where函数可以找到pandas DataFrame中指定字符串数据列中字符串的最大长度所对应的数据行的索引。具体地说，通过使用np.where(np.isnan(df))可以找到DataFrame中所有NaN值的索引位置。然后，使用df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]可以获得NaN值所在的行索引，使用df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]可以获得NaN值所在的列索引。因此，在本例中，pandas并列最大值的索引可以通过np.where(np.isnan(df))结合df.index和df.columns来获得。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas 如何找到NaN、缺失值或者某些元素的索引名称以及位置，np.where的使用](https://blog.csdn.net/domodo2012/article/details/110704594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas使用len函数和max函数计算dataframe中指定字符串数据列中字符串的最大长度、并使用np.where函数筛选...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122598598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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