Sử dụng idxmaxchức năng gấu trúc . Thật đơn giản:
>>> 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
Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng numpy.argmax, chẳng hạn như numpy.argmax(df['A'])- nó cung cấp điều tương tự, và xuất hiện ít nhất là nhanh như idxmaxtrong các quan sát chữ thảo.
idxmax() trả về các chỉ số nhãn, không phải số nguyên.
- Ví dụ ': nếu bạn có các giá trị chuỗi làm nhãn chỉ mục của mình, như các hàng' a 'đến' e ', bạn có thể muốn biết rằng tối đa xảy ra ở hàng 4 (không phải hàng' d ').
- nếu bạn muốn vị trí số nguyên của nhãn đó trong đó
Indexbạn phải lấy nó bằng tay (điều này có thể khó khăn khi các nhãn hàng trùng lặp được cho phép).
THÔNG BÁO LỊCH SỬ:
idxmax()được sử dụng để được gọi argmax()trước 0.11argmax không được chấp nhận trước 1.0.0 và bị xóa hoàn toàn trong 1.0.0- trở lại như của Pandas 0.16,
argmaxđược sử dụng để tồn tại và thực hiện chức năng tương tự (mặc dù dường như chạy chậm hơn idxmax).
argmaxHàm trả về vị trí số nguyên trong chỉ mục của vị trí hàng của phần tử tối đa.- gấu trúc chuyển sang sử dụng nhãn hàng thay vì chỉ số nguyên. Các chỉ số nguyên vị trí được sử dụng rất phổ biến, phổ biến hơn các nhãn, đặc biệt là trong các ứng dụng có nhãn hàng trùng lặp là phổ biến.
Ví dụ: xem xét đồ chơi này DataFramevới nhãn hàng trùng lặp:
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
Vì vậy, ở đây việc sử dụng ngây thơ idxmaxlà không đủ, trong khi hình thức cũ argmaxsẽ cung cấp chính xác vị trí vị trí của hàng tối đa (trong trường hợp này là vị trí 9).
Đây chính xác là một trong những loại hành vi dễ bị lỗi trong các ngôn ngữ được gõ động khiến cho việc này trở nên rất đáng tiếc và đáng để đánh bại một con ngựa chết. Nếu bạn đang viết mã hệ thống và hệ thống của bạn đột nhiên được sử dụng trên một số bộ dữ liệu không được làm sạch đúng cách trước khi tham gia, thì rất dễ kết thúc với nhãn hàng trùng lặp, đặc biệt là nhãn chuỗi như mã định danh CUSIP hoặc SEDOL cho tài sản tài chính. Bạn không thể dễ dàng sử dụng hệ thống loại để giúp bạn và bạn không thể thực thi tính duy nhất trên chỉ mục mà không chạy vào dữ liệu bị thiếu bất ngờ.
Vì vậy, bạn sẽ rời đi với hy vọng rằng các bài kiểm tra đơn vị của bạn bao gồm tất cả mọi thứ (họ không, hoặc nhiều khả năng không ai viết bất kỳ bài kiểm tra nào) - nếu không (rất có thể) bạn chỉ còn chờ xem liệu bạn có tình cờ gặp phải điều này không lỗi khi chạy, trong trường hợp này bạn có thể phải đi thả nhiều giờ giá trị của công việc từ cơ sở dữ liệu bạn đã xuất ra kết quả, đập đầu mình vào tường trong IPython cố gắng tự tạo lại vấn đề, cuối cùng tìm ra rằng đó là vì idxmaxcó thể chỉ báo cáo nhãn của hàng tối đa và sau đó thất vọng vì không có chức năng tiêu chuẩn nào tự động nhận vị trí của hàng tối đa cho bạn, tự mình thực hiện một lỗi, chỉnh sửa mã và cầu nguyện bạn không gặp lại vấn đề.