Pandas中的data.apply(np.max,axis=1)函数的作用是对DataFrame中的每一行应用函数np.max。
对于Series,max函数直接返回Series中的最大值。 以下是pandas中max函数的一些常见用法和参数: DataFrame中max函数的用法:df.max() # 沿着列的方向计算每列的最大值 df.max(axis=1) # 沿着行的方向计算每行的最大值 Series中max函数的用法:s.max() # 计算Series中的最大值 max函数的参数: axis:指定计算最...
df.max():计算最大值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.min():计算最小值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.sum():计算和,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.mean():计算平均值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.medi...
max(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None,**kwargs) 参数说明: axis:axis = 1表示行,axis = 0表示列,默认为None(无) skipna:布尔型,表示计算结果是否排除NaN/Null值,默认值为None level:表示索引层级,默认为None numeric_only:仅数字,布尔型,默认值为None min_count:表示执行操作所需的数...
①取所有数值列的数据最大值。当然,这个处理其实可以直接调用max函数,但这里为了演示apply应用,所以不妨照此尝试: 上述apply函数完成了对四个数值列求取最大值,其中缺省axis参数为0,对应行方向处理,即对每一列数据求最大值。 ②然后来一个按行方向处理的例子,例如根据性别和年龄,区分4类人群:即女孩、成年女子、...
stats = pd.DataFrame()# this time we determine axis equals to one so it gets each row.day_stats['min'] = data.min(axis = 1) # minday_stats['max'] = data.max(axis = 1) # max day_stats['mean'] = data.mean(axis = 1) # meanday_stats['std'] = data.std(axis = 1) #...
df.max():计算最大值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.min():计算最小值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.sum():计算和,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.mean():计算平均值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。
new=df.max() #增加一行数据(“语文”、“数学”、“英语”的最高成绩,忽略索引) df=df.append(new,ignore_index=True) df 1.4求最小值(min函数) DataFrame.max([axis,skipna,level,...]) 示例: #计算各科成绩的最低分 import pandas as pd data=...
df['max1'] = df[['cell1', 'cell2']].max(axis=1) df 1. 2. 方法二:【广深-运营-n】解答 这个方法是才哥群里【广深-运营-n】大佬给的方法。 代码如下,亲测可行。 df['max2'] = df.loc[:,['cell1','cell2']].max(axis=1) ...
PandasDataFrame.max(~)方法计算 DataFrame 的每列或行的最大值。 参数 1.axis|int或string|optional 是否按行或按列计算最大值: 默认情况下,axis=0。 2.skipna|boolean|optional 是否跳过NaN。默认情况下,skipna=True。 3.level|string或int|optional ...