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
最新推荐文章于 2025-02-13 00:15:00 发布
阅读量1.6w 收藏 17
点赞数 7
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： pandas 数据处理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dawei_01/article/details/84973278
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']

使用argmax函数返回给定Series对象中最大值的行索引
2301_79366435的博客
09-04 394
在处理数据时，经常需要找到Series对象中的最大值，并获取对应的行索引。本文将介绍如何使用argmax函数来获取给定Series对象中最大值的行索引，并提供相应的源代码示例。本文介绍了如何使用pandas的argmax函数来获取给定Series对象中最大值的行索引。通过这个函数，我们可以方便地找到Series对象中的最大值，并获取对应的行索引。需要注意的是，如果Series对象中存在多个最大值，argmax函数只会返回第一个最大值的行索引。在这个示例中，最大值是50，对应的行索引是4。
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 1554
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.
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 1233
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
呆萌的代Ma
04-11 1万+
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
06-22 5131
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的Series和DataFrame之间的运算
小龙在线
10-04 876
【代码】Pandas基础用法。
【Pandas】pandas Series value_counts
最新发布
weixin_39648905的博客
02-13 840
`pandas.Series.value_counts()` 方法用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数。该方法可以返回一个包含唯一值及其频率的 Series，并且可以通过参数进行多种定制化操作。以下是该方法的详细描述：
7-Pandas reindex重置索引
qwy715229258163的博客
06-30 519
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。
ython数据分析入门：Pandas层级索引及其统计计算和描述
weixin_62853513的博客
04-15 479
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'],
Python Pandas
qq_40902295的博客
03-24 964
是基于的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。Pandas主要采用Series和DataFrame两种数据结构。Series是一种类似一维数据的数据结构，由数据(values)及索引(indexs)组成，而DataFrame是一个表格型的数据结构，它有一组序列，每列的数据可以为不同类型（NumPy数据组中数据要求为相同类型）,它既有行索引，也有列索引。
python返回列表中的最大值（最小值）与其索引
weixin_43644231的博客
12-12 3万+
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
wish_to_top的博客
08-26 2156
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
数象限
01-23 1682
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。
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）
雾隐雾现的至渝博客
10-11 3万+
业务场景： 招聘数据探索分析 1、读取数据并存为一个名叫job_info的据框。 2、将列命名为：['公司’，’岗位’，’工作地点’，’工资’，’发布日期]。 3、哪个岗位招聘需求最多？ 4、取出9月3日发布的招聘信息。 5、找出工作地点在深圳的数据分析师招聘信息。         第三问哪个岗位招聘需求最多？首先用value_counts() 统计岗位这一列每个元素出现的个数，返回结果是Series       &
dataframe中以一个series的最大值找出其对应的另一个series值
qq_44138821的博客
01-16 3866
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...
pandas idxmax()函数
rocking_struggling的博客
03-26 9979
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34227447/article/details/86130861 获取pandas中series最大值对应的索引。  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...
Python获取列表中最大值的索引
鬼义虎神的学习笔记
04-12 1万+
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 =
pandas小技巧之求行最大值及其索引
热门推荐
数据小白的进阶之路
09-20 7万+
        在平时训练完模型后，需要对模型预测的值做进一步的数据操作，例如在对模型得到类别的概率值按行取最大值，并将最大值所在的列单独放一列。 数据格式如下： array array([[ 0.47288769,  0.23982215,  0.2261405 ,  0.06114962],        [ 0.67969596,  0.11435176,  0.17647322,  ...
pands提取包含特定值的所有行
09-13
pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了许多用于数据操作和分析的工具。要使用 pandas 提取包含特定值的所有行，你可以利用条件过滤的方法。具体来说，可以使用布尔索引，这是一种基于条件表达式来筛选数据的方式。 以下是一个简单的例子来展示如何使用 pandas 提取包含特定值的所有行： 1. 首先，你需要有一个 pandas DataFrame。假设我们有以下的 DataFrame `df`： ```python import pandas as pd data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10] } df = pd.DataFrame(data) ``` 2. 如果你想提取列 'A' 中值大于 2 的所有行，你可以使用以下代码： ```python result = df[df['A'] > 2] ``` 这里，`df['A'] > 2` 创建了一个布尔序列，其中的每个值对应于原 DataFrame 中的行，并且根据条件 `A列的值大于2` 来判断是否为 True。然后，这个布尔序列被用来从 `df` 中选择行。 3. 如果你想提取包含特定值的行，比如列 'B' 中值为 6 的行，你可以这样做： ```python result = df[df['B'] == 6] ``` 在这个例子中，`df['B'] == 6` 会生成一个布尔序列，然后这个序列被用来选择 DataFrame 中所有列 'B' 值等于 6 的行。 请注意，使用这种方法提取的行是根据条件表达式的值来确定的。你可以通过修改条件表达式来提取满足不同条件的数据行。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值