Python|熊猫系列.idxmax()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.idxmax()函数返回最大值的行标签。如果多个值等于最大值，则返回具有该值的第一行标签。

Syntax: Series.idxmax(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs)

Parameter :
skipna : Exclude NA/null values. If the entire Series is NA, the result will be NA.
axis : For compatibility with DataFrame.idxmax. Redundant for application on Series.

Returns : idxmax : Index of maximum of values.

示例 #1：使用Series.idxmax()函数查找与给定系列对象中的最大值对应的索引标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.idxmax()函数来查找对应于系列中最大值的索引标签。

# return index label of the 
# maximum value in the series
result = sr.idxmax()
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.idxmax()函数返回了给定系列对象中最大元素的索引标签。

示例 #2：使用Series.idxmax()函数查找与给定系列对象中的最大值对应的索引标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.idxmax()函数来查找对应于系列中最大值的索引标签。

# return index label of the 
# maximum value in the series
result = sr.idxmax()
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.idxmax()函数返回了给定系列对象中最大元素的索引标签。