首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas idxmax()获取行中最大值对应的列名

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中的idxmax()函数用于获取行中最大值对应的列名。

具体来说,idxmax()函数会返回每行中最大值所在的列名。如果有多个最大值,则返回第一个最大值所在的列名。

使用idxmax()函数的语法如下:

代码语言:txt
复制
DataFrame.idxmax(axis=0, skipna=True)

参数说明:

  • axis:指定计算的轴,0表示按列计算,1表示按行计算,默认为0。
  • skipna:指定是否跳过NaN值,默认为True,即跳过NaN值。

应用场景:

  • 在数据分析中,可以使用idxmax()函数找到每行或每列中的最大值所在的位置,进而进行进一步的分析和处理。
  • 在机器学习中,可以使用idxmax()函数找到每个样本中具有最高概率的类别。

推荐的腾讯云相关产品:

腾讯云提供了多个与数据分析和云计算相关的产品,以下是其中两个推荐的产品:

  1. 腾讯云数据万象(COS):腾讯云对象存储(COS)是一种高可用、高可靠、强安全的云存储服务,适用于存储和处理各种类型的数据。您可以将数据存储在COS中,并通过腾讯云数据万象(COS)提供的丰富功能进行数据处理和分析。 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cos
  2. 腾讯云云服务器(CVM):腾讯云云服务器(CVM)是一种可弹性伸缩的云计算服务,提供了多种规格和配置的虚拟机实例供用户选择。您可以在云服务器上部署和运行各种应用程序,包括数据分析和处理相关的应用。 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm

以上是对于Pandas idxmax()函数的完善且全面的答案,希望能对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas基础:idxmax方法,如何在数据框架基于条件获取第一

标签:pandas idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如,基于条件获取数据框架第一。本文介绍如何使用idxmax方法。...什么是pandasidxmax idxmax()方法返回轴上最大值第一次出现索引。 例如,有4名ID为0,1,2,3学生测试分数,由数据框架索引表示。...这里很有趣:学生3Math和CS都是满分(100),然而idxmax()仅返回Math,即第一次出现对应值。...图3 基于条件在数据框架获取第一 现在我们知道了,idxmax返回数据框架最大值第一次出现索引。那么,我们可以使用此功能根据特定条件帮助查找数据框架第一。...图6 现在,我们可以将idxmax应用于上述内容: 值1将是此处最大值 值1首次出现在2022-05-10 idxmax返回该索引 图7 注:本文学习整理自pythoninoffice.com,供有兴趣朋友学习参考

8.1K20

使用pandas筛选出指定列值所对应

pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一符合条件真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内

18.6K10

pandasloc和iloc_pandas获取指定数据和列

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过、列名称或标签来索引 iloc:通过、列索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] (2)读取第二列值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1,第B列对应值 data3...3, 2:4]第4、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

7.8K21

获取外部进程窗口中listview列名

aardio中提供了操作外部进程listview控件库函数:winex.ctrl.listview,但是该函数库没有提供直接获取列名函数。...而aardio进程内listview库可以直接获取列名,相关函数名是:getColumnText()。...查看win.ui.ctrl.listview代码后发现:getColumnText()函数是调用getColumn()函数获取列名信息,而外部进程listview库里面有getColumn()这个函数...这个函数返回值也是个结构体,结构体text属性就是列名。但在使用时,发现返回列名全部是0。...最后有效使用方式就是:col_text=getColumn({mask=0x4/*_LVCF_TEXT*/},i); 另外再提个题外话,这个函数本来返回列名字符串是乱码,是因为编码问题。

15350

快乐学习Pandas入门篇:Pandas基础

索引对齐特性 这是Pandas中非常强大特性,在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时,和列索引都重叠时候才能进行相应操作,否则会使用NA值进行填充。...& nlargest idxmax函数返回最大值对应索引,在某些情况下特别适用,idxmin功能类似;nlargest函数返回前几个大元素值,nsmallest功能类似,需要指定具体列 df['Math...对于Series,它可以迭代每一列值()操作;对于DataFrame,它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列所有值,添加!...Series 属性方法 说明 s.values 访问s内容 s.index 获取s索引 s.iteritems() 获取索引和值对 s.dtype 获取s数据类型 s[‘a’] 根据索引访问元素...DataFrame 属性方法 说明 df.index 访问索引 df.columns 访问列索引 df.values 访问数据 df.shape 获取df数据形状 2. value_counts

2.4K30

0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDAF

在前面几篇文章,我们学习了非聚合类用户自定义函数。这节我们将介绍最简单聚合函数UDAF。...入参并非表中一(Row)集合 计算每个人考了几门课 按姓名(name)聚类 UDTF统计聚类后集合个数并返回 别名UDTF返回列名 select出数据 @udaf(result_type=DataTypes.ROW...按姓名(name)聚类 UDTF统计聚类后集合最大值和最小值,并返回 别名UDTF返回列名 select出数据 @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD...Row)集合 计算每个人最高分、最低分以及所属课程 按姓名(name)聚类 UDTF统计聚类后集合中分数最大值、最小值;分数最大值所在行课程名,和分数最小值所在行课程名,并返回 别名UDTF返回列名...、最低分数以及所属人 按姓名(class)聚类 UDTF统计聚类后集合中分数最大值、最小值;分数最大值所在行的人名,和分数最小值所在行的人名,并返回 别名UDTF返回列名 select出数据

16930

Pandas Cookbook》第06章 索引对齐1. 检查索引2. 求笛卡尔积3. 索引爆炸4. 用不等索引填充数值5. 从不同DataFrame追加列6. 高亮每列最大值7. 用链式方法重现

# 即便使用了fill_value=0,有些值也会是缺失值,这是因为一些和列组合根本不存在输入数据 In[47]: df_14.add(df_15, fill_value=0).head(10...# random_salary是有重复索引,employee DataFrame标签要对应random_salary多个标签 In[57]: employee['RANDOM_SALARY'...# 用idxmax方法选出每列最大值索引标签 In[71]: max_cols = college_n2.idxmax() max_cols Out[71]: SATVRMID...Culture', 'Thunderbird School of Global Management'], dtype=object) # 用max_cols选出只包含最大值...# 用idxmax方法选出每行种族比例最高列名 In[92]: highest_percentage_race = college_ugds.idxmax(axis='columns')

2.9K10

用过Excel,就会获取pandas数据框架值、和列

在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、和列简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供列(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas获取列。...请注意双方括号: dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取 可以使用.loc[]获取。请注意此处是方括号,而不是圆括号()。...获取1 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一列,然后添加另一个[索引]将提供该列特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。

18.9K60

Python3快速入门(十四)——Pan

在Python操作HDF5文件方式主要有两种,一是利用pandas内建一系列HDF5文件操作相关方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...通过使用键值对或put方法可以将不同数据存入store对象,store对象put()方法主要参数如下:   key:指定h5文件待写入数据key   value:指定与key对应待写入数据...header:指定数据表表头,默认值为0,即将第一作为表头。 index_col:用作索引列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个索引。...df.idxmax(self, axis=0, skipna=True) df.idxmax(0) 显示所有列最大值对应index df.A.idxmax(0) 显示A列中最大值对应...index df.idxmax(1) 显示所有最大值对应列名 # -*- coding=utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np

3.7K10

Pandas知识点-统计运算函数

本文介绍Pandas统计运算函数,这些统计运算函数基本都可以见名知义,使用起来非常简单。...为了使数据简洁一点,只保留数据部分列和前100,并设置“日期”为索引。 ? 读取原始数据如上图,本文使用这些数据来介绍统计运算函数。 二、最大值和最小值 ? max(): 返回数据最大值。...在Pandas,数据获取逻辑是“先列后行”,所以max()默认返回每一列最大值,axis参数默认为0,如果将axis参数设置为1,则返回结果是每一最大值,后面介绍其他统计运算函数同理。...使用Series数据调用max()或min()时,返回Series最大值或最小值,后面介绍其他统计运算函数同理。 ? idxmax(): 返回最大值索引。...在numpy,使用argmax()和argmin()获取最大值索引和最小值索引,在Pandas中使用idxmax()和idxmin(),实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax

2.1K20

Pandas基础使用系列---获取和列

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取和列数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定和指定列数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定列所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...接下来我们再看看获取指定指定列数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...年", "2018年"]]可以看到,我们名用了一个列表,列名也用了一个列表。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一列。当然我们也可以通过索引和切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

35900

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十):数值条件统计

,在 pandas ,不管是数值或是文本条件统计,本质都是构造条件 bool 列,之后处理是一样。...这使得函数公式语义更好 pandas 数值条件也很非常容易表达: - 1:df.age >30 构造出"年龄大于30" bool 列 与 Excel之间关系 你会发现,其实 pandas...运算操作,与 Excel 函数公式运算是非常相似(数组公式更相似),pandas 操作就像你在第一写了一个处理逻辑公式,他就自动为你把逻辑公式复制一整列。...是的,智能表格更能体现,如下: - 创建表格 - 在表格旁边输入公式 - 注意此时公式引用不是单元格地址,而是直接以列名显示 - 这个地方与 pandas 非常相似,这是因为他们都是在表达,你在操作一个有结构表格...- pandas 构造 bool 列过程,与 Excel 操作智能表格非常相似 - idxmin、idxmax 可以根据一列值最小或最大值,获得对应索引值

76020

一个真实问题,搞定三个冷门pandas函数

首先需要构造这样数据,在Python我们可以先按照规则生成字符串,然后使用time或datatime模块进行转换,方法很多,但是pandas如何直接生成呢?...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值位置?...可以使用idxmax/idxmin,这个函数不难,直接看一个简单例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现位置索引!...刚好可以满足我们要求,现在就可以将idxmax与之前ne函数结合起来实现我们需求 df['value'].ne('').idxmax() # 5 返回索引值是5,最后就可以使用loc函数一代码实现我们需求...人工智能新手入门学习路径与资料,免费给到你 扫码回复「大礼包」后获取大礼

1.1K10
领券