pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmax#

DataFrameGroupBy.idxmax(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, numeric_only=False)[源代码]#

返回请求轴上最大值的第一个出现索引。

NA/null 值将被排除。

Parameters:
axis{{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}}, 默认为 None

要使用的轴。0 或 ‘index’ 表示按行,1 或 ‘columns’ 表示按列。如果未提供 axis,则使用 grouper 的 axis。

在 2.0.0 版本发生变更.

自 2.1.0 版本弃用: 对于 axis=1,在底层对象上操作。否则 axis 关键字不是必需的。

<strong>skipna</strong>bool, default True

排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA,则结果为 NA。

numeric_onlybool,默认 False

仅包含 float, intboolean 数据。

在 1.5.0 版本加入.

Returns:
Series

沿指定轴的最大值的索引。

Raises:
ValueError
  • 如果行/列为空

参见

Series.idxmax

返回最大元素的索引。

Notes

此方法是 ndarray.argmax 的 DataFrame 版本。

Examples

考虑一个包含阿根廷食品消费量的包含。

>>> df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48],
...                    'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]},
...                   index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])
>>> df
                consumption  co2_emissions
Pork                  10.51         37.20
Wheat Products       103.11         19.66
Beef                  55.48       1712.00

默认情况下,它返回每列最大值的索引。

>>> df.idxmax()
consumption     Wheat Products
co2_emissions             Beef
dtype: object

要返回每行最大值的索引,请使用 axis="columns"

>>> df.idxmax(axis="columns")
Pork              co2_emissions
Wheat Products     consumption
Beef              co2_emissions
dtype: object