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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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。

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
09-04 464
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 1690
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数组获取最大值索引的方法-argmax和idxmax
06-22 5160
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.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 1362
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+
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Pandas的Series和DataFrame之间的运算
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【代码】Pandas基础用法。
【Pandas】pandas Series value_counts
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02-13 941
`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：
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pands.Dateframe
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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...
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05-20 4397
总之，可以使用多种方法来查找列表中最大元素的索引。除了函数之外的所有方法都使用max()函数。涉及和的方法更快、更高效。
【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析（Series 和 Index）
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09-13
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...
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