dataframe返回最大值的索引

可以使用 pandas 中的 idxmax() 方法来返回 dataframe 中最大值的索引。例如，如果我们有一个名为 df 的 dataframe，可以使用以下代码返回最大值的索引：

max_index = df.idxmax()

这将返回一个包含最大值索引的 Series 对象。如果要返回特定列的最大值索引，可以使用以下代码：

max_index = df['column_name'].idxmax()

其中，'column_name' 是要查找最大值的列的名称。

相关问题

dataframe最大值和索引

要找到 DataFrame 中的最大值和对应的索引，你可以使用 `max()` 函数和 `idxmax()` 函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 找到最大值
max_value = df.max().max()  # 先使用 max() 函数找到每列的最大值，再使用 max() 函数找到全局最大值

# 找到最大值对应的索引
max_index = df[df == max_value].idxmax().values[0]  # 使用 idxmax() 函数找到最大值对应的索引

print("最大值:", max_value)
print("最大值的索引:", max_index)

输出结果会是：

最大值: 9
最大值的索引: C

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的 DataFrame，并找到了最大值和对应的索引。请根据你的实际数据结构和需求进行相应的调整。

dataframe最大值和行列索引

要找到 DataFrame 中的最大值、以及对应的行和列索引，你可以使用 `max()` 函数、`idxmax()` 函数和 `stack()` 函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 找到最大值
max_value = df.max().max()  # 先使用 max() 函数找到每列的最大值，再使用 max() 函数找到全局最大值

# 找到最大值对应的行列索引
max_index = df[df == max_value].stack().index[0]  # 使用 stack() 函数将 DataFrame 转换成一个 Series，并找到最大值对应的行列索引

print("最大值:", max_value)
print("最大值的行列索引:", max_index)

输出结果会是：

最大值: 9
最大值的行列索引: ('C', 2)

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的 DataFrame，并找到了最大值、以及对应的行和列索引。请根据你的实际数据结构和需求进行相应的调整。