极客笔记Python Pandas – 返回索引中最大值的 int 位置
在使用 Pandas 进行数据处理的过程中，有时需要获取索引中最大值的 int 位置，本篇文章将为大家介绍如何实现这一功能。
1. 使用idxmax()方法
Pandas 中的 idxmax() 方法可以返回数值型数据中最大值所在的索引位置。例如，我们有以下一个 Series 数据：
import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
现在我们想要获取这个 Series 中最大值的索引位置，可以使用 idxmax() 方法：
max_idx = data.idxmax()
print(max_idx)
输出结果为：
4
2. 使用argmax()方法
Pandas 中的 argmax() 方法与 idxmax() 方法类似，也可以返回数值型数据中最大值所在的索引位置。与 idxmax() 方法不同的是，argmax() 方法是 NumPy 库中的方法，需要在使用之前将其导入。例如，我们有以下一个 Series 数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
现在我们想要获取这个 Series 中最大值的索引位置，可以使用 argmax() 方法：
max_idx = np.argmax(data)
print(max_idx)
输出结果为：
4
3. 结合values和argmax()方法
在 Pandas 中，我们使用 values 属性可以将 Series 对象转换为 NumPy 数组。我们可以结合 values 和 argmax() 方法一起使用，获取数组中最大值的索引位置。例如，我们有以下一个 Series 数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
现在我们想要获取这个 Series 中最大值的索引位置，可以使用 values 和 argmax() 方法：
max_idx = data.values.argmax()
print(max_idx)
输出结果为：
4
4. 处理多维数组
如果我们想要处理多维数组中最大值的索引位置，可以沿着某个轴来获取最大值，然后返回相应的索引位置。Pandas 中的 idxmax() 方法和 argmax() 方法都可以处理多维数组，需要指定想要沿着哪个轴获取最大值。例如，我们有以下一个 DataFrame 数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [5, 4, 2], 'C': [6, 8, 10]})
现在我们想要获取这个 DataFrame 中每一行中最大值所在的索引位置，可以使用 idxmax() 方法，并指定 axis=1：
max_idx = data.idxmax(axis=1)
print(max_idx)
输出结果为：
0 C
1 B
2 C
dtype: object
5. 结合apply()方法
Pandas 中的 apply() 方法可以将一个函数应用到 DataFrame 中的每一行或每一列，并将结果返回为一个新的 Series 或 DataFrame。我们可以结合 apply() 方法来处理多维数组中最大值的索引位置。例如，我们有以下一个 DataFrame 数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [5, 4, 2], 'C': [6, 8, 10]})
现在我们想要获取这个 DataFrame 中每一行中最大值所在的索引位置，可以使用 apply() 方法和 argmax() 方法：
max_idx = data.apply(np.argmax, axis=1)
print(max_idx)
输出结果为：
0 C
1 B
2 C
dtype: object
结论
以上就是 Python Pandas 中返回索引中最大值的 int 位置的几种方法，包括使用 idxmax() 方法、argmax() 方法、结合 values 和 argmax() 方法、处理多维数组以及结合 apply() 方法。这些方法各有特点，可以根据具体的情况选择使用。通过本篇文章的介绍，相信大家已经掌握了如何使用 Pandas 来获取索引中最大值的 int 位置。