print(df.max()) 运行一下 定义与用法 max()方法返回具有每列最大值的 Series。 通过指定列轴(axis='columns'),themax()方法按列搜索并返回每个行的最大值。 语法 dataframe.max(axis,skipna,level,numeric_only,kwargs) 参数 axis,skipna,level,numeric_only都是关键字参数。
在Pandas 中,要找到 DataFrame 中某一列的最大值,我们只调用该列的max()函数。 importpandasaspddf=pd.DataFrame({'X': [1,2,2,3],'Y': [4,3,8,4]})print("DataFrame:")print(df)maxs=df["X"].max()print("Max of Each Column:")print(maxs) 输出: DataFrame:X Y0 1 41 2 32 2 83 ...
df.max()# or axis=0A3B5dtype: int64 行方向最大值 要计算每行的最大值,请设置axis=1: df.max(axis=1)0415dtype: int64 指定skipna 考虑以下带有缺失值的DataFrame: df = pd.DataFrame({"A":[4,pd.np.nan]}) df A04.01NaN 默认情况下,skipna=True,这意味着缺失值将被忽略: df.max()# skip...
在工程项目中,我们如果直接使用Pandas的方法pd.read_csv('file.csv')和pd.read_excel('file.xlsx')方法,这两个方法返回的数据就是DataFrame类型的数据,接下来我们来看看使用其他的方法如何进行DataFrame数据的创建。 1. 使用字典创建DataFrame 使用字典创建DataFrame是非常方便的,使用的方式如下: import pandas as pd...
Find maximum values & position in columns and rows of a Dataframe in Pandas 在本文中,我们将讨论如何在 Dataframe 的列和行中找到最大值及其索引位置。 DataFrame.max() Pandas dataframe.max() 方法找到对象中的最大值并将其返回。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...
用法:DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis:{索引(0),列(1)} skipna:计算结果时排除NA /空值 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠为Series numeric_only:仅包括float,int,boolean列。如果为None,将尝试使用所有内容,然后仅使用...
示例：import pandas as pdimport numpy as npdata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol', np.nan],'Age': [25, np.nan, 35, 40]}df = pd.DataFrame(data)styled_df = df.style.highlight_null(color='lightgray')styled_df输出结果：highlight_maxdf.style.highlight_max(subset, color)该...
Pandas 是一个强大的数据处理和分析库,DataFrame 是 Pandas 中的一个二维表格数据结构,类似于 Excel 表格或 SQL 表。DataFrame 可以存储多种类型的数据,并且提供了丰富的数据操作功能。 获取最大值及其列名 要获取 DataFrame 中每列的最大值及其对应的列名,可以使用idxmax()和max()方法。
Python Pandas DataFrame.max() 函数计算 DataFrame 对象在指定轴上的最大值。 pandas.DataFrame.max() 语法 DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数 axis 沿行(axis=0)或列(axis=1)求最大值 skipna 布尔型。排除 NaN 值(skipna=True)或包含 NaN 值(...
Python pandas DataFrame.max() method. This method can be used to get the maximum of the values over the requested axis and returns Series and if the level is specified, it returns the DataFrame.