Вы можете использовать следующие методы, чтобы вернуть строку кадра данных pandas, содержащую максимальное значение в определенном столбце:
Метод 1: вернуть строку с максимальным значением
df[df['my_column'] == df['my_column']. max ()]
Метод 2: вернуть индекс строки с максимальным значением
df['my_column']. idxmax ()
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
'points': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 28, 20],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
#view DataFrame
print(df)
team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 28 9 9
7 H 20 4 12
Пример 1: возвращаемая строка с максимальным значением
В следующем коде показано, как вернуть строку в DataFrame с максимальным значением в столбце точек :
#return row with max value in points column
df[df['points'] == df['points']. max ()]
team points assists rebounds
6 G 28 9 9
Максимальное значение в столбце точек равно 28 , поэтому была возвращена строка, содержащая это значение.
Пример 2: возвращаемый индекс строки с максимальным значением
В следующем коде показано, как вернуть только индекс строки с максимальным значением в столбце точек :
#return row that contains max value in points column
df['points']. idxmax ()
6
Строка в позиции индекса 6 содержала максимальное значение в столбце точек , поэтому было возвращено значение 6 .
Связанный: Как использовать функцию idxmax() в Pandas (с примерами)
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:
Как найти максимальное значение по группе в Pandas
Как найти максимальное значение столбцов в Pandas