Column Max Value A B 8 B C 12 C C 12 解释 创建DataFrame:首先,我们创建了一个包含三列数据的 DataFrame。 获取最大值:使用df.max()方法获取每列的最大值。 获取列名:使用df.idxmax()方法获取每列最大值对应的列名。 合并结果:将最大值和对应的列名合并成一个新的 DataFrame。
Pandas dataframe.max()方法找到对象中数值的最大值并返回。如果输入的是一个系列,该方法将返回一个标量,该标量将是该系列中数值的最大值。如果输入的是一个数据框架,那么该方法将返回一个系列,该系列中的最大值是数据框架中指定的轴。索引轴是该方法的默认轴。
忽略NaN:可以使用DataFrame的max()、min()和mean()函数,它们会自动忽略NaN值并计算非NaN值的最大值、最小值和平均值。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5]}) max_value = df['A'].max() min...
df.columns = ['value', 'nutrient', 'food', 'price'] 我尝试了以下方法: def food_for_nutrient(lookup_nutrient, dataframe=df): max_values = dataframe.groupby(['nutrient'])['value'].max() result = max_values[lookup_nutrient] return print(result) 它似乎能正确识别营养素的最大值,但只返回...
value = df.iat[1, 0]print(value) 输出结果:2 5. []运算符 用处:通过列名选择列或通过布尔数组选择行。 语法规范:DataFrame[column_name]DataFrame[boolean_array] column_name:列标签。 boolean_array:布尔数组。 使用实例:# 选择列'A'column_a = df['A']print(column_a)# 选择值大于6的行filtered_...
其中value属性我一直搞混淆 下面出一个示例: 原始的DataFrame 而其中的value属性的值为: 数据聚合之agg方法 agg方法常用于定于自己的聚合函数 例如我们想对数据做极差,官方没有提供极差计算的函数,利用agg方法 pd['Math'].agg(lambda x:x.max()-x.min()) 指定哪些函数作用哪些列 pd.agg({'Math':['mean...
Pandas DataFrame API 手册 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。 以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册: DataFrame 构造函数 方法 描述
使用DataFrame 方法,但是字典的每个 key 的 value 代表一列,而 key 是这一列的列名:三、查看与筛选数据1、查看列的数据类型:使用dtypes 方法可以查看各列的数据类型2、查看DataFrame的头尾使用head 可以查看前几行的数据,默认的是前5行,不过也可以自己设置;...
df = pd.DataFrame(data=data) df_res = pd.DataFrame() names = df["name"].unique() for name in names: literals = df[df["name"] == name]["col0"].unique() for literal in literals: min_val = df[(df["name"] == name) & ...
DataFrame.head([n])返回前n行数据 DataFrame.at快速标签常量访问器 DataFrame.iat快速整型常量访问器 DataFrame.loc标签定位 DataFrame.iloc整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis ...