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

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。

pandas.core.frame.DataFrame取第一行元素最大值

要取 pandas.DataFrame 的第一行元素的最大值，你可以使用 pandas 库中的 `max()` 方法。具体方法如下：

import pandas as pd

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

# 取第一行元素的最大值
max_value = df.iloc[0].max()

print(max_value)  # 输出结果为 3

在上面的例子中，我们创建了一个包含三行三列的 DataFrame，然后使用 `iloc` 取出第一行，并使用 `max()` 方法取出第一行元素的最大值。

希望这个例子能够帮助你解决问题！