在Pandas列中查找多行的最大值

，可以使用idxmax()函数来实现。idxmax()函数返回指定列中最大值所在的行索引。

首先，我们需要导入Pandas库并创建一个DataFrame对象。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含多个列。

import pandas as pd

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

接下来，我们可以使用idxmax()函数来查找每列的最大值所在的行索引。通过指定axis=0参数，我们可以在每列中查找最大值。

# 查找每列的最大值所在的行索引
max_indices = df.idxmax(axis=0)

max_indices是一个Series对象，其中包含每列最大值所在的行索引。我们可以通过遍历max_indices来获取每列的最大值所在的行索引。

# 遍历max_indices获取每列的最大值所在的行索引
for column, index in max_indices.items():
    print(f"列 {column} 的最大值所在的行索引为 {index}")

输出结果如下：

列 A 的最大值所在的行索引为 4
列 B 的最大值所在的行索引为 4
列 C 的最大值所在的行索引为 4

这样，我们就可以找到每列的最大值所在的行索引了。

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