Python Dataframe：获取最大元素的索引

我正在寻找一种方法来获取数据帧中最大元素的索引和列。到目前为止，这是我的代码：

idx = range(0, 50, 5)
col = range(0, 50, 5)
scores = pd.DataFrame(np.zeros((len(idx), len(col))), index=idx, columns=col, dtype=float)
scores.loc[11, 16] = 5 #Assign a random element

这为我提供了以下数据帧：

  | 1   6   11  16  21  26  31  36  41  46
------------------------------------------
1 | 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
6 | 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
11| 0   0   0   5   0   0   0   0   0   0
16| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
21| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
26| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
31| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
36| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
41| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
46| 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

之后，我使用

取消堆栈
方法：

unstacked = scores.unstack().copy()
unstacked.sort(ascending=False)

这给了我：

16  11    5
46  46    0
16  31    0
11  31    0
    36    0
...

如何获取最大值的索引和列？我想得到一些类似于数组或元组的东西，这些数组或元组包含
（16,11）
您正在寻找的
idxmax
：

In [1332]: x
Out[1332]: 
   1  6  11  16  21  26  31  36  41  46
0  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
1  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
2  0  0   5   0   0   0   0   0   0   0
3  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
4  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
5  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
6  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
7  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
8  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0
9  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0

最大值的行：

In [1337]: max(x.idxmax())
Out[1337]: 2

最大值列（太多
max
s）：

这可以用来获取列，但是
max（x.idxmax（））
只返回索引本身的数值最大值，而不是表中最大值的索引（在本例中很幸运，因为其他所有内容都是0）。另一种选择是：

s = x.max()[x.max() == x.max(index=1).max()].index
s = str(s[0])
max_index = x.idxmax()[s]

可能重复-这正是我想要的，但我有点惊讶没有一个更有效的答案。。。就像让idxmax在列大小写中返回一个数字一样。当您只需要整数时，您可能会存储数百万个字符串，我不明白为什么有人希望这成为默认行为@_@是的，我同意。我在时间紧迫的情况下编写了这段代码，并没有深入研究这个问题，但我搜索了很多，什么也没找到。idxmax（）也很适合处理这种情况。
x.max()[x.max() == x.max(axis=1).max()].index 

s = x.max()[x.max() == x.max(index=1).max()].index
s = str(s[0])
max_index = x.idxmax()[s]