极客笔记Python Pandas – 查找列的最大值并返回其对应的行值
要在 Pandas 中查找列的最大值并返回其对应的行值，我们可以使用 df.loc[df[col].idxmax()]。让我们通过一个例子来更好地理解它。
步骤
- 创建一个二维、大小可变、可能是异构的表格数据 df。
- 打印输入 DataFrame df。
- 初始化一个变量 col，用于查找该列的最大值。
- 使用 df.loc[df[col].idxmax()]，找到最大值及其对应的行。
- 打印步骤 4 的输出。
例子
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"x": [5, 2, 7, 0],
"y": [4, 7, 5, 1],
"z": [9, 3, 5, 1]
}
)
print "Input DataFrame is:\n", df
col = "x"
max_x = df.loc[df[col].idxmax()]
print "Maximum value of column ", col, " and its corresponding row values:\n", max_x
col = "y"
max_x = df.loc[df[col].idxmax()]
print "Maximum value of column ", col, " and its corresponding row values:\n", max_x
col = "z"
max_x = df.loc[df[col].idxmax()]
print "Maximum value of column ", col, " and its corresponding row values:\n", max_x
输出
Input DataFrame is:
x y z
0 5 4 9
1 2 7 3
2 7 5 5
3 0 1 1
Maximum value of column x and its corresponding row values:
x 7
y 5
z 5
Name: 2, dtype: int64
Maximum value of column y and its corresponding row values:
x 2
y 7
z 3
Name: 1, dtype: int64
Maximum value of column z and its corresponding row values:
x 5
y 4
z 9
Name: 0, dtype: int64