Series.idxmax() Pandas Series.idxmax() возвращает метку строки максимального значения. Если несколько значений равны максимальному, возвращается метка первой строки с этим значением.
Синтаксис: Series.idxmax (ось = 0 , skipna = True, * args, ** kwargs)
Параметр:
skipna: Исключить значения NA / null. Если вся серия NA, результатом будет NA.
ось: для совместимости с DataFrame.idxmax. Излишне для приложения в Series.Возвращает: idxmax: Индекс максимального значения.
Пример № 1: Используйте Series.idxmax() , чтобы найти индексную метку, которая соответствует максимальному значению в данном объекте серии.
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать серию
sr = pd.Series ([ 10 , 25 , 3 , 25 , 24 < cod e class = "plain">, 6 ])
# Создать индекс
index_ = [ `Coca Cola` , `Sprite` , ` Coke` , `Fanta` , ` Dew` , `ThumbsUp` ]
# установить индекс
sr.index = index_
# Серия печати
print (sr)
Вывод:
Теперь мы будем использовать Series.idxmax () , чтобы найти индексную метку, которая соответствует максимальное значение в серии.
# возвращает индексную метку # максимум значение в серии
result = sr. idxmax ()
# Результат печати
print (результат)
Вывод:
Как видно из вывода, Series.idxmax() вернул индекс максимального элемента в заданном объекте серии.
Пример № 2: Используйте Series.idxmax() , чтобы найти индекс который соответствует максимальному значению в заданном объект серии.
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать серию
sr = pd.Series ([ 11 , 21 , 8 , 18 , 65 , 84 , 32 , 10 , 5 , 24 , 32 ])
# Создать индекс
index_ = pd.date_range ( ` 2010-10-09` , точки = 11 , freq = `M` )
# установить индекс
sr.index = index_
# Серия печати
print (sr)
Вывод: 
Теперь мы будем использовать Series.idxmax() , чтобы найти индексная метка, соответствующая максимальному значению в серии.
|
|
Вывод: 
Как мы можем видеть в выводе, Series.idxmax () вернул индекс максимального элемента в этом объекте серии.