如何在python库中隔离数据帧中的最大值

我试图用python隔离并打印pandas数据帧中的最大值

# Data frame:

df
>>     0   A   B   C
    0  0   0   0   0
    A  0  -3  -3   5
    B  0  -3  -6   2
    C  0   5   0  -3
    D  0   5   2  -3
    E  0   0  10   5
    F  0  -3   5  15

我已成功使用以下代码隔离该值：

x = df.max(axis=0)
maxValue = max(x)

maxValue
>> 15

但是如何访问此元素？是否有一种迭代数据帧元素的方法，以便

for elements in df:
    if element == maxValue:
        m = element

还是说那些话？我需要找到最大的元素，在本例中是15，并在本例中检索其位置，即（C，F）。然后我需要存储它，然后找到围绕第一个元素的下一个最大元素，以及它的位置

# desired output
[(C,F), (B,E), (A,D)]

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我希望这是有意义的！如果您能就如何实施这一点提供任何建议，我将不胜感激！：）

我理解问题对最大值排序是必要的，所以如果nedd省略了第一列，则使用，然后对于最大值的位置，使用

max

对其进行排序，将其选择到

系列

并最后转换到元组列表：

L = (list(df.iloc[:, 1:]
            .agg(['idxmax','max'])
            .sort_values('max', axis=1, ascending=False)
            .loc['idxmax'].items()))
print (L)
[('C', 'F'), ('B', 'E'), ('A', 'C')]

对于所有列，删除iloc：

L = (list(df.agg(['idxmax','max'])
            .sort_values('max', axis=1, ascending=False)
            .loc['idxmax'].items()))
print (L)
[('C', 'F'), ('B', 'E'), ('A', 'C'), ('0', '0')]

您可以使用：

#replace 'df.iloc[:,1:]' with 'df' if first column isnt 0
out = [*df.iloc[:,1:][::-1].idxmax().items()] 
#[('A', 'D'), ('B', 'E'), ('C', 'F')]

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IIUC

sort\u值

+

stack

df.stack().sort_values().groupby(level=1).tail(1).index.tolist()
Out[229]: [('A', '0'), ('D', 'A'), ('E', 'B'), ('F', 'C')]

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这回答了你的问题吗？我尝试了此操作，但得到了一个类型错误：此数据类型不允许使用缩减操作“argmax”？@CharlieVagg您可以尝试

[*df.iloc[：，1:][：-1].astype（float）.idxmax（）.items（）

？我得到的输出是：[@CharlieVagg对我来说很好，可能是一些版本问题不确定try

列表（df.iloc[：，1[：：：：-1].astype（float）.idxmax（）.items（））

但如果您使用示例数据进行测试，如果所有列都是数字，那么它确实可以工作。我使用的是python 2，而不是3，它现在已经工作了。非常感谢你！我得到一个键错误：“idxmax”。你知道为什么会这样吗？@CharlieVagg-是的，数据不是数字。尝试

L=（列表（df.select\u数据类型（np.number）.agg（['idxmax'，'max']）。排序\u值（'max'，axis=1，升序=False）。loc['idxmax'].items（））打印（L）