pandas怎么取最大值

在Pandas中，可以使用`max()`函数来取得数据的最大值。具体操作如下：

1. 对于整个DataFrame，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取得整个DataFrame的最大值
max_value = df.max().max()
print(max_value)

输出结果为：9

2. 对于单独的列或行，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取得一列的最大值
max_value_col = df['A'].max()
print(max_value_col)

# 取得一行的最大值
max_value_row = df.loc[0].max()
print(max_value_row)

输出结果分别为：3和7

相关问题

csv文件取最大值用pandas

在Pandas中，CSV文件是一个常见的数据源，你可以使用`pandas`库来读取、处理和分析数据。如果你想从CSV文件中找到某个列的最大值，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入所需的库 `pandas`：

   import pandas as pd

2. 然后，使用 `pd.read_csv()` 函数加载CSV文件：

   data = pd.read_csv('your_file.csv')

将 `'your_file.csv'` 替换为你实际的文件路径。

3. 对于某一列，假设该列名为 'column_name'，找到最大值：

   max_value = data['column_name'].max()

这里假设'column_name'是你想要查找最大值的列名。

4. 最终，`max_value` 变量将存储该列的最大值。

如果需要找出整个表中的最大值，可以在所有数值列上都使用 `max()` 函数：

max_values = data.max(numeric_only=True)

`numeric_only=True` 参数会只考虑数值类型的列。

pandas 按零件号分组，分组以后按单价列组内取最大值，若单价列存在多行最大值，取多行对应数量列最大值所在行为最大行所在列行

可以按以下步骤操作：

1. 使用 `groupby` 方法按零件号进行分组。
2. 对于每个组，使用 `idxmax` 方法找到单价列中的最大值所在行。
3. 如果单价列存在多行最大值，则找到对应数量列中的最大值所在行，并将其作为最大行所在列行。
4. 将每个组的最大行所在列行合并起来，得到一个新的 DataFrame。

下面是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({
    'part_no': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'price': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
    'quantity': [2, 1, 2, 3, 1, 3, 2]
})

# 按零件号分组，对于每个组，找到单价列中的最大值所在行
max_price_rows = data.groupby('part_no')['price'].idxmax()

# 对于单价列存在多行最大值的组，找到对应数量列中的最大值所在行
max_quantity_rows = data.loc[max_price_rows].groupby('part_no')['quantity'].idxmax()

# 合并每个组的最大行所在列行，得到一个新的 DataFrame
result = data.loc[max_quantity_rows]

这样，`result` 中的每行就是对应零件号的最大行所在列行。