So verwenden sie die funktion idxmax() in pandas (mit beispielen)

Sie können die Funktion pandas.DataFrame.idxmax() verwenden, um den Index des Maximalwerts auf einer angegebenen Achse in einem Pandas-DataFrame zurückzugeben.

Diese Funktion verwendet die folgende Syntax:

DataFrame.idxmax(Achse=0, Skipna=True)

Gold:

• Achse : Die zu verwendende Achse (0 = Zeilen, 1 = Spalten). Der Standardwert ist 0.
• skipna : Ob NA- oder Nullwerte ausgeschlossen werden sollen oder nicht. Der Standardwert ist True.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Funktion in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'points': [25, 12, 15, 8, 9, 23],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   'rebounds': [11, 8, 11, 6, 6, 5]},
                   index=['Andy','Bob', 'Chad', 'Dan', 'Eric', 'Frank'])

#view DataFrame
df

        points assists rebounds
Andy 25 5 11
Bob 12 7 8
Chad 15 7 11
Dan 8 9 6
Eric 9 12 6
Frank 23 9 5

Beispiel 1: Finden Sie einen Index mit einem Maximalwert für jede Spalte

Der folgende Code zeigt, wie Sie den Index finden, der den Maximalwert für jede Spalte aufweist:

 #find index that has max value for each column
df. idxmax (axis= 0 )

Andy points
assists Eric
rebounds Andy
dtype:object

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Der Spieler mit dem höchsten Wert in der Punktespalte ist Andy.
• Der Spieler mit dem höchsten Wert in der Assists- Spalte ist Eric.
• Der Spieler mit dem höchsten Wert in der Rebounds- Spalte ist Andy.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Funktion idxmax() das erste Vorkommen des Maximalwerts zurückgibt.

Beachten Sie beispielsweise, dass Andy und Chad beide 11 Rebounds hatten. Da Andy im DataFrame zuerst erscheint, wird sein Name zurückgegeben.

Beispiel 2: Suchen Sie eine Spalte mit einem Maximalwert für jede Zeile

Der folgende Code zeigt, wie Sie die Spalte finden, die den Maximalwert für jede Zeile enthält:

 #find column that has max value for each row
df. idxmax (axis= 1 )

Andy points
Bob stitches
Chad points
Dan assists
Eric assists
Frank points
dtype:object

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Der höchste Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „Andy“ befindet sich in der Punktespalte .
• Der höchste Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „Bob“ befindet sich in der Punktespalte .
• Der höchste Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „Tschad“ befindet sich in der Punktespalte .
• Der höchste Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „Dan“ befindet sich in der Assists- Spalte.
• Der höchste Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „Eric“ befindet sich in der Assists- Spalte.
• Der höchste Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „Andy“ befindet sich in der Punktespalte .

Eine vollständige Erläuterung der Funktion idxmax() finden Sie in der Pandas-Dokumentation .

Zusätzliche Ressourcen

So ermitteln Sie den Maximalwert von Spalten in Pandas
So berechnen Sie den Durchschnitt der Spalten in Pandas
So berechnen Sie die Summe der Spalten in Pandas