Python 将分类器特征重要性中的最大值传递给Bokeh图中的x_范围

打印时，我希望传递列的最大值，而不是将最大值设置为10，而是某列的最大值，而不是在bokeh中手动设置x范围

p1 = figure(x_range=(0, 10))

rf_important是分类器的特征重要性，定义为

rf_important = pd.Series(new_rf.feature_importances_, index=x.columns)

此外，rf是pandas.core.series.series

我想从rf_重要性中得到第一列的最大值

rf.idmax

上面返回的是特征重要性中的最大值，而不是列中的最大值。如何访问列并从中返回最大值？

max（list）将返回列表中的最大值

list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(max(list))

然后你只需要把它作为最大值传递给Bokeh

编辑：

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也许这有帮助：

问题在于上述变量“rf”的类型是pandas.core.series.series，因此我无法直接使用最大值访问它。此外，“rf”表示分类器的特征\u重要性，而不是列中的值，这就是为什么使用以下代码访问它时返回字母而不是列中的最大值

max(rf.index[0])

因此，要访问分类器的特征重要性中的最大值，most使用特征重要性作为索引调用原始数据帧中的值。比如

df[rf.index[0]].max()

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我想这是假设它是一个数据帧而不是一个序列是的，对不起，我对熊猫也不太了解这个问题没有意义。您声明

rf

是一个

系列

，而

rf.index

是一组列名。然后，

rf.index[0]

只是第一列的名称，您需要最大值。但那个专栏的数据在哪里？在一些

数据帧中，也许是吧？@Eugene Pakhomov感谢我找到它的提示！