在Pandas DataFrames 中查找最大列值的行

問題描述

識別與某個特定列中的最大值對應的行Pandas DataFrame 對於資料分析和檢索至關重要。然而，預設的 max() 方法只提供最大值，而沒有行資訊。

解決方案

輸入 pandas idxmax 函數。它優雅地解決了這個問題：

df['column'].idxmax()

例如，在名為“df”且列為“A”的DataFrame 中，以下內容程式碼尋找具有最高值的行索引"A":

df['A'].idxmax()

歷史上下文

以前， argmax函數服務於Pandas 0.11 之前的版本中也有類似的目的。然而，它已被棄用並最終在 1.0.0 中被刪除。 idxmax 函數取代了它的位置，傳回索引標籤而不是整數。

注意事項

有一些重要的注意事項需要考慮：

• idxmax 回傳行標籤，而不是整數。 對於字串索引標籤，必須手動取得整數行位置。
• 在舊版中對於 Pandas，重複的行標籤並不常見。然而，隨著行標籤的引入，Pandas 現在允許重複的索引值。這可能會影響行位置的解釋。
• idxmax 可能會產生具有重複行標籤的意外結果。 例如，如果兩行共用某一列的最大值，則 idxmax 可能會傳回第一次出現的索引標籤。