从Pandas DataFrame中获取最大值的行索引和列索引

可以使用idxmax()函数。该函数返回DataFrame中最大值所在的行索引和列索引。

以下是完善且全面的答案：

在Pandas中，DataFrame是一个二维的数据结构，类似于表格。要从DataFrame中获取最大值的行索引和列索引，可以使用idxmax()函数。

idxmax()函数返回DataFrame中最大值所在的行索引和列索引。如果有多个最大值，它只返回第一个最大值的位置。

以下是使用idxmax()函数获取最大值的行索引和列索引的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用idxmax()函数获取最大值的行索引和列索引
max_value_index = df.stack().idxmax()
row_index = max_value_index[0]
column_index = max_value_index[1]

# 打印最大值的行索引和列索引
print("最大值的行索引：", row_index)
print("最大值的列索引：", column_index)

输出结果为：

最大值的行索引： 4
最大值的列索引： C

在这个示例中，DataFrame中的最大值为15，它位于第4行（索引为4）和列C。所以最大值的行索引为4，列索引为C。

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