Pandas 最大值在大熊猫中的位置

我有一个数据框，我想检索数据框中最大值的位置（行、列）。我该怎么办？

示例：

df = pd.DataFrame({

         'B':[4,5,4,5,5,4],
         'C':[7,8,9,4,2,3],
         'D':[1,3,5,7,1,0],
         'E':[5,3,6,9,2,4],

})

首先，如有必要，通过以下方式仅获取数字：

对于返回数据帧中的第一个最大值，请使用：

如果性能很重要，则通过比较最大值获得索引，并通过索引获得第一个值：

r, c = np.where(df == df.values.max())
print ((df.index[r[0]], df.columns[c[0]]))
(2, 'C')

---

如果需要所有最大值：

s = df.stack()
print (s.index[s == s.max()].tolist())
[(2, 'C'), (3, 'E')

print (list(zip(df.index[r], df.columns[c])))
[(2, 'C'), (3, 'E')]

样本：

df = pd.DataFrame({

         'B':[4,5,4,5,5,4],
         'C':[7,8,9,4,2,3],
         'D':[1,3,5,7,1,0],
         'E':[5,3,6,9,2,4],

})

首先，如有必要，通过以下方式仅获取数字：

对于返回数据帧中的第一个最大值，请使用：

如果性能很重要，则通过比较最大值获得索引，并通过索引获得第一个值：

r, c = np.where(df == df.values.max())
print ((df.index[r[0]], df.columns[c[0]]))
(2, 'C')

---

如果需要所有最大值：

s = df.stack()
print (s.index[s == s.max()].tolist())
[(2, 'C'), (3, 'E')

print (list(zip(df.index[r], df.columns[c])))
[(2, 'C'), (3, 'E')]

---

嗨，Mat，你的数据框都是数字吗？能否提供一个小示例和预期输出？嗨，Mat，您的数据帧是否都是数字？是否可以提供一个小示例和预期输出？