pands 返回series的最大值对应的索引

最新推荐文章于 2025-02-13 00:15:00 发布
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分类专栏： pandas 数据处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dawei_01/article/details/84973278
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本文深入探讨了Pandas库中value_counts()函数和idxmax()函数的高级应用，通过实例展示了如何统计列频次并找出最大出现次数的值，以及如何利用idxmax()和loc函数定位特定行数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

应用场景：统计某列的value_counts()  返回结果是Series，想要得到最大出现次数的数值，

type(gp)
Out[83]: pandas.core.series.Series
gp
Out[84]: 
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
f    6
g    7
Name: groupid, dtype: int64

gp.idxmax()
Out[85]: 'g'

索引最大值对应的index的其他列的值，用loc函数

df.loc[df['favcount'].idxmax(), 'sn']

pandas使用argmax函数返回给定series对象中最大值（max、maximum）的行索引实战
data+scenario+science+insight
11-26 1531
pandas使用argmax函数返回给定series对象中最大值的行索引实战 目录 pandas使用argmax函数返回给定series对象中最大值的行索引实战 #仿真数据 #argmax函数返回给定series对象中最大值的行索引 #argmax函数返回给定series对象中最大值的行索引（对于包含确实值的情况） #仿真数据 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Se.
使用argmax函数返回给定Series对象中最大值的行索引
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09-04 364
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Pandas的Series中argmax()和idxmax()的区别
Alan的博客
10-06 2394
Pandas的Series中argmax()和idxmax()的区别。
Pandas.Series.idxmax() 最大值索引 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
数象限
01-24 1179
本文基于 pandas2.2.0 编写。随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。
pandas获取最大值/最小值对应的index
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生成数据 import pandas as pd df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([ [1, 4.2], [70, 0.03], [5, 0] ], columns=['one', 'two']) one two 0 1 4.2 1 70 0.03 2 5 0 最大值对应的index print(df.idxmax()) one 1 two 0 dtype: int64 最小值对应的index prin
pandas数组获取最大值索引的方法-argmax和idxmax
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pandas Series的argmax方法和idxmax方法用于获取Series的最大值的索引值: 举个栗子: 有一个pandas Series,它的索引是国家名,数据是就业率,要找出就业率最高的国家: import pandas as pd countries = [ 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', ...
pandas按某一层索引分组取某一列的最大值，groupby()，idxmax()
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方糖
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本文是根据stackoverflow上一个问题进行的复盘，若涉及任何侵权，请联系我修改或删除。 stackoverflow原文链接 --> https://stackoverflow.com/questions/32459325/python-pandas-dataframe-select-row-by-max-value-in-group 我将上面的数据直接复制粘贴到excel中...
Pandas的Series和DataFrame之间的运算
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【代码】Pandas基础用法。
7-Pandas reindex重置索引
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重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。通过重置索引操作，您可以完成对现有数据的重新排序。如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在，那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN。
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下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。 示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'],
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使用方法：max() 其语法：该函数返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 n = max(list) #list 表示要返回最大值的列表。 结果：返回列表元素中的最大值 list1 = [123, 456, 789] list2 = ['123', '456', '789'] list3 = ['abc', 'abb', 'acb'] print(max(list1)) #789 prin...
python获取列表中最大N个数及其索引
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python获取列表中最大N个数及其索引写作目的步骤 写作目的 主要是看到别人的基本都是利用hepap排序，感觉还挺麻烦的 步骤 import pandas a=[5,2,6,7,9] n=2 pd.Series(a).sort_values() pd.Series(a).sort_values().index[:2] ` ## 结果展示 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200826153957819.png?x-oss-process=image/w
Pandas.Series.max() 最大值 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
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pands 返回某一列出现次数最多的元素（即返回 value_counts() 统计个数后 series 结构中的最大值对应的索引）
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dataframe中以一个series的最大值找出其对应的另一个series值
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series是dataframe的一个组成结构，也就是我们说的属性。这里的意思是通过一个series属性中的最大值，找到我们需要的对应的series中的值。还是用表格和数据来说话吧！语言表达的不是很好 如图是一个dataframe我现在想要找到Mean recall score中的最大值所对应的C_parameter中的值。一目了然找到的数据应该是0.01。 best_c = results_t...
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Python获取列表中最大值的索引
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获取列表中最大值的索引 方式一 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 首先获取列表中的最大值 max_data = max(a) # 获取最大值的索引 a.index(max_data) 方式二（推荐） a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] import numpy # 将列表转化成数组 a_array = numpy.array(a) # 获取最大值的索引 a_array.argmax() 方式三 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] index =
了解Numpy库的用法； （2）熟悉Pands库的基本结构； （3）了解Matplotlib画图工具。 （4）掌握sklearn对波斯顿房价数据导入方法 （5）掌握用sklearn库实现线性模型的计算 （6）掌握线性模型的评估指标； （7）了解Ridge 回归与Lasso 回归 （9）对比线性模型和Ridege 回归与Lasso回归 在波士顿房价上的预测效果实验心得
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### Numpy库的使用 Numpy是一个强大的Python科学计算库，主要用于处理多维数组和矩阵操作。以下是Numpy的一些基本功能： - **创建数组**: 可以通过`numpy.array()`函数来创建一个数组[^1]。 ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr) ``` - **数组属性**: 数组具有形状(shape)、维度(ndim)、大小(size)等属性。 ```python shape = arr.shape ndim = arr.ndim size = arr.size print(f'Shape: {shape}, Dimensions: {ndim}, Size: {size}') ``` - **数组运算**: 支持多种数学运算，如最大值(maximum)、最小值(minimum)、总和(sum)、均值(mean)、标准差(standard deviation)[^4]。 ```python maximum = arr.max() minimum = arr.min() total_sum = arr.sum() average = arr.mean() std_deviation = arr.std() print(f'Max: {maximum}, Min: {minimum}, Sum: {total_sum}, Mean: {average}, Std Dev: {std_deviation}') ``` --- ### Pandas库的基本结构 Pandas是基于Numpy的一个数据分析工具包，提供两种核心数据结构：Series 和 DataFrame。 - **Series**: 类似于一维数组，带有一个索引(index)，可以存储任意类型的对象。 ```python import pandas as pd s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c']) print(s) ``` - **DataFrame**: 表格型二维数据结构，每一列都可以有不同的数据类型。 ```python df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30], }) print(df) ``` --- ### Matplotlib绘图教程 Matplotlib是一个广泛使用的2D绘图库，支持绘制折线图、散点图、柱状图等多种图表[^3]。 #### 基本用法 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 绘制一条简单的直线 plt.xlabel('X-axis') # 设置x轴标签 plt.ylabel('Y-axis') # 设置y轴标签 plt.title('Simple Line Plot') # 添加标题 plt.show() # 显示图像 ``` #### 高级用法 可以通过子图(subplot)实现多个图形的同时展示。 ```python fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4)) ax[0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ax[1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### Sklearn加载波士顿房价数据的方法 Sklearn内置了一些经典的数据集，其中包含波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)[^2]。虽然该数据集在较新的版本中已被移除，但仍可通过其他方式获取。 ```python from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston() X, y = data.data, data.target print(data.DESCR[:500]) # 查看数据描述 ``` 如果遇到不可用的情况，可以从外部源下载并导入CSV文件作为替代方案[^2]。 --- ### 使用Sklearn实现线性回归模型 线性回归是一种基础的监督学习算法，用于解决连续数值预测问题。以下是如何使用Sklearn构建线性回归模型的例子。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 数据划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 构建模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 进行预测 predictions = model.predict(X_test) # 计算误差 mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f'Linear Regression MSE: {mse:.2f}') # 输出模型得分 train_score = model.score(X_train, y_train) test_score = model.score(X_test, y_test) print(f'Train Score: {train_score:.2f}, Test Score: {test_score:.2f}') ``` --- ### 线性模型评估指标 常见的线性模型评估指标包括但不限于以下几种: - R² (决定系数): 度量模型解释因变量变异性的能力。 - MSE (均方误差): 测量真实值与预测值之间的平均平方差异。 - MAE (平均绝对误差): 测量真实值与预测值之间绝对差异的平均值。 --- ### Ridge回归与Lasso回归的区别及应用 Ridge回归(L2正则化)和Lasso回归(L1正则化)都是为了防止过拟合而引入的技术。 - **Ridge回归**: 将权重向零收缩但不会完全置零，适用于特征较多且存在多重共线性的情况。 - **Lasso回归**: 不仅能减少过拟合还能自动进行特征选择，适合高维稀疏场景下的降维需求。 --- ### 对比三种回归方法的表现 对于波士顿房价预测任务来说，不同回归技术可能表现出不同的性能水平: | 方法 | 特征选择 | 正则化形式 | |--------------|----------------|----------------| | 线性回归 | 否 | 无 | | Ridge回归 | 否 | L2范数 | | Lasso回归 | 是 | L1范数 | 具体效果需结合实验验证得出结论。 ---
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