Python 返回其中一个轴具有最大值的数据帧的所有条目？

我相信这是一个非常基本的问题，但我似乎找不到任何解决这个问题的方法

我有一个数据帧，比如下面的数据帧，我需要找到最大值“B”的条目。在下面的例子中，我希望条目2和条目3的B=25。任何返回条目索引或整个条目的解决方案都可以

Name: 6417, dtype: float64
          A     B     C
0      8.00     0     0
1     24.00    20     5
2     31.20    25    10
3     30.00    25    15
4      3.20    20    20

注意：我看到一些帖子谈到使用pd.idxmax（），但这只返回一个条目的索引，即使给定轴的最大值有多个条目

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干杯

我会这样做：

def函数（数据帧）：
列表_max，max=[]，0
对于dataframe.itertuples（）中的行：
如果第B行>最大值：
最大值=第B行
列表_max.clear（）
列表\u最大追加（行索引）
elif row.B=最大值：
列表\u最大追加（行索引）
返回列表\u max，max

正如@anky_91所说，使用获取所需的值

数据={
“A”：[8.00,24.00,31.20,30.00,3.20]，
“B”：[0,20,25,25,20]，
“C”：[0,5,10,15,20]
}
df=pd.DataFrame（数据）
max_b=df[df['b']==df['b'].max（）
最大b.头（）

产出：

abc
2   31.2    25  10
3   30.0    25  15

基本上，

df['B']==df['B'].max（）

0    False
1    False
2     True
3     True
4    False
Name: B, dtype: bool

df
使用它过滤掉行并只保留真正的行

#input data
d = {'A': [8,7,7,2,3], 'B': [0,20,25,25,20], 'C': [8,7,7,2,3]}
df = pd.DataFrame(data=d)

#sorting by values in column B
df = df.sort_values(by=['B'], ascending=False)

#finding the max value in column B
maxValue = df['B'].max()

#finding rows which have max value in column B
n = df.loc[df['B'] == maxValue]

#printing the result
print(n)

输出：

   A   B  C
2  7  25  7
3  2  25  2


您可以使用布尔索引与max进行比较并返回：
output=df[df['B'].eq（df['B'].max（））]
第二步（按B列中的值排序）实际上不需要，对此表示抱歉