Python|熊猫 dataframe.max()
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas dataframe.max()函数返回给定对象中值的最大值。如果输入是系列，则该方法将返回一个标量，该标量将是系列中值的最大值。如果输入是一个数据帧，那么该方法将返回一个序列，该序列在数据帧中的指定轴上具有最大值。默认情况下，轴是索引轴。
Syntax: DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Parameters :
axis : {index (0), columns (1)}
skipna : Exclude NA/null values when computing the result
level : If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series
numeric_only : Include only float, int, boolean columns. If None, will attempt to use everything, then use only numeric data. Not implemented for Series.
Returns : max : Series or DataFrame (if level specified)
示例 #1：使用max()函数查找索引轴上的最大值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],
"B":[5, 2, 54, 3, 2],
"C":[20, 16, 7, 3, 8],
"D":[14, 3, 17, 2, 6]})
# Print the dataframe
df
_0.png)
让我们使用dataframe.max()函数在索引轴上找到最大值
# Even if we do not specify axis = 0,
# the method will return the max over
# the index axis by default
df.max(axis = 0)
输出 ： _1.png)
示例 #2：在具有Na值的数据帧上使用max()函数。还要找到列轴上的最大值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
"B":[7, 2, 54, 3, None],
"C":[20, 16, 11, 3, 8],
"D":[14, 3, None, 2, 6]})
# skip the Na values while finding the maximum
df.max(axis = 1, skipna = True)
输出 ： _2.png)