Python 查找数据帧中列值最大的行

如何查找特定列的值为最大的行

df.max（）。这很简单：

>>> import pandas
>>> import numpy as np
>>> df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])
>>> df
          A         B         C
0  1.232853 -1.979459 -0.573626
1  0.140767  0.394940  1.068890
2  0.742023  1.343977 -0.579745
3  2.125299 -0.649328 -0.211692
4 -0.187253  1.908618 -1.862934
>>> df['A'].argmax()
3
>>> df['B'].argmax()
4
>>> df['C'].argmax()
1


或者，您也可以使用
numpy.argmax
，例如
numpy.argmax（df['A']）
——它提供了相同的功能，并且在粗略观察中至少与
idxmax
一样快

idxmax（）
返回索引标签，而不是整数。


示例”：如果索引标签为字符串值，如“a”到“e”行，则可能希望知道最大值出现在第4行（而不是“d”行）
如果您想在
索引中获取该标签的整数位置，则必须手动获取该位置（由于允许重复行标签，这可能会很棘手）




历史注释：


idxmax（）
用于调用

从0.16开始，
argmax
曾经存在并执行相同的功能（尽管运行速度似乎比
idxmax
慢）。

argmax
函数返回最大元素行位置索引中的整数位置
熊猫移动到使用行标签而不是整数索引。位置整数索引过去非常常见，比标签更常见，尤其是在重复行标签常见的应用程序中


例如，考虑这个玩具<代码>数据框< /C> >重复行标签：

In [19]: dfrm
Out[19]: 
          A         B         C
a  0.143693  0.653810  0.586007
b  0.623582  0.312903  0.919076
c  0.165438  0.889809  0.000967
d  0.308245  0.787776  0.571195
e  0.870068  0.935626  0.606911
f  0.037602  0.855193  0.728495
g  0.605366  0.338105  0.696460
h  0.000000  0.090814  0.963927
i  0.688343  0.188468  0.352213
i  0.879000  0.105039  0.900260

In [20]: dfrm['A'].idxmax()
Out[20]: 'i'

In [21]: dfrm.iloc[dfrm['A'].idxmax()]  # .ix instead of .iloc in older versions of pandas
Out[21]: 
          A         B         C
i  0.688343  0.188468  0.352213
i  0.879000  0.105039  0.900260

因此，这里单纯地使用
idxmax
是不够的，而
argmax
的旧形式将正确地提供max行的位置（在本例中，位置9）

这正是动态类型语言中那些讨厌的、容易出现bug的行为之一，这使得这类事情非常不幸，值得一试。如果您正在编写系统代码，并且您的系统突然在某些数据集上被使用，而这些数据集在加入之前没有被正确清理，那么很容易产生重复的行标签，特别是字符串标签，如金融资产的CUSIP或SEDOL标识符。您无法轻松地使用类型系统来帮助您，并且您可能无法在索引上强制唯一性，而不会遇到意外丢失的数据

因此，你只能希望你的单元测试涵盖了所有内容（它们没有，或者更可能没有人编写任何测试）——否则（很可能）你只能等待看你是否在运行时碰巧遇到这个错误，在这种情况下，你可能不得不从你正在向其输出结果的数据库中放弃很多小时的工作，在IPython中，你的头撞在墙上试图手动重现问题，最终发现这是因为
idxmax
只能报告最大行的标签，然后失望地发现没有标准函数自动为你获取最大行的位置，自己编写了一个错误实现，编辑代码，并祈祷不要再次遇到问题。
您也可以尝试
idxmax
：

In [5]: df = pandas.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['A','B','C'])

In [6]: df
Out[6]: 
          A         B         C
0  2.001289  0.482561  1.579985
1 -0.991646 -0.387835  1.320236
2  0.143826 -1.096889  1.486508
3 -0.193056 -0.499020  1.536540
4 -2.083647 -3.074591  0.175772
5 -0.186138 -1.949731  0.287432
6 -0.480790 -1.771560 -0.930234
7  0.227383 -0.278253  2.102004
8 -0.002592  1.434192 -1.624915
9  0.404911 -2.167599 -0.452900

In [7]: df.idxmax()
Out[7]: 
A    0
B    8
C    7

e、 g

如果有多行取最大值，上述两个答案将只返回一个索引。如果需要所有行，则似乎没有函数。
但这并不难做到。下面是一个系列的例子；对于DataFrame也可以这样做：

In [1]: from pandas import Series, DataFrame

In [2]: s=Series([2,4,4,3],index=['a','b','c','d'])

In [3]: s.idxmax()
Out[3]: 'b'

In [4]: s[s==s.max()]
Out[4]: 
b    4
c    4
dtype: int64

数据帧的
idmax
返回具有最大值的行的标签索引，
argmax
的行为取决于
pandas
的版本（现在它返回警告）。如果要使用位置索引，可以执行以下操作：

max_row = df['A'].values.argmax()

或

请注意，如果使用
np.argmax（df['A']）
的行为与
df['A'].argmax（）的行为相同

argmax（）
将提供与columnX的最大值对应的索引
iloc
可用于获取此索引的数据帧df行

mx.iloc[0].idxmax()

这一行代码将告诉您如何从数据帧中的一行中找到最大值，这里
mx
是数据帧，
iloc[0]
表示第0个索引。
直接“.argmax（）”解决方案对我不起作用

前面的示例由

返回以下消息：

FutureWarning: 'argmax' is deprecated, use 'idxmax' instead. The behavior of 'argmax' 
will be corrected to return the positional maximum in the future.
Use 'series.values.argmax' to get the position of the maximum now.

因此，我的解决方案是：

df['A'].values.argmax()

非常简单：我们有如下df，我们希望打印一行，最大值为C：

A  B  C
x  1  4
y  2  10
z  5  9

在：

输出：

如果您想要整行而不仅仅是
id
，您可以使用
df.nlargest
并传入您想要的“顶部”行的数量，还可以传入您想要的列

df.nlargest(2,['A'])

将为您提供与
A
的前2个值对应的行

使用
df.nsmallest
获取最小值。
更紧凑、可读的解决方案如下：

将熊猫作为pd导入
df=pandas.DataFrame（np.random.randn（5,3），列=['A'，'B'，'C']）
打印（df）
#查找具有最大值的行
query（'A==A.max（）'））

它还返回一个数据帧而不是一个系列，这对于某些用例来说很方便。
考虑到这个数据帧

[In]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['A','B','C'])
[Out]:
          A         B         C
0 -0.253233  0.226313  1.223688
1  0.472606  1.017674  1.520032
2  1.454875  1.066637  0.381890
3 -0.054181  0.234305 -0.557915

假设您想知道列“C”为max的行，下面将完成这项工作

[In]: df[df['C']==df['C'].max()])
[Out]:
          A         B         C
1  0.472606  1.017674  1.520032

根据此处倒数第二条注释，看起来
argmin
和
argmax
仍将是
DataFrame
的一部分，区别在于您想要的是索引还是标签
idxmax
将为您提供出现max的位置的标签
argmax
将为您提供索引整数本身。提供的信息用于解释
argmax
和
idxmax
之间的差异，以及如何
A  B  C
x  1  4
y  2  10
z  5  9

df.loc[df['C'] == df['C'].max()]   # condition check

A B C
y 2 10

df.nlargest(2,['A'])

[In]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['A','B','C'])
[Out]:
          A         B         C
0 -0.253233  0.226313  1.223688
1  0.472606  1.017674  1.520032
2  1.454875  1.066637  0.381890
3 -0.054181  0.234305 -0.557915

[In]: df[df['C']==df['C'].max()])
[Out]:
          A         B         C
1  0.472606  1.017674  1.520032