Pandas | idxmax() 和 argmax()的区别

在 pandas 中，idxmax() 和 argmax() 都用于找到最大值的索引，但它们有一些关键的区别。以下是它们的详细解释和区别：

idxmax()

• 功能：返回最大值所在的索引标签（即行标签或列标签）。
• 返回值类型：返回索引标签（Index），而不是整数位置。
• 适用对象：适用于 pandas 的 Series 和 DataFrame。
• 使用场景：当你需要知道最大值所在的标签时使用。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 Series
s = pd.DataFrame({'c1':[1, 3, 2, 5, 4],
                 'c2':[5, 3,10, 7, 8],}, 
                 index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s

# 找到最大值的索引标签
print("最大值的索引标签：", s['c1'].idxmax())
print("最大值的索引标签：", s['c2'].idxmax())

输出：
根据输出结果可知 索引位置从0开始

c1最大值的索引标签： d
c2最大值的索引标签： c

argmax()

• 功能：返回最大值所在的整数位置（即索引位置）。
• 返回值类型：返回整数位置。
• 适用对象：适用于 numpy 数组和 pandas 的 Series（注意：在 pandas 的新版本中，argmax() 已被弃用，建议使用 numpy.argmax()）。
• 使用场景：当你需要知道最大值在数组或 Series 中的位置时使用。

示例：

# 找到最大值的整数位置   
max_position = s['c1'].argmax()
print("最大值的整数位置：", s['c1'].argmax())
print("最大值的整数位置：", s['c2'].argmax())

输出：
根据输出结果可知 索引位置从0开始

c1列最大值的整数位置： 3
c2列最大值的整数位置： 2

区别总结

• 返回值类型：

  • idxmax() 返回索引标签。
  • argmax() 返回整数位置。

• 适用对象：

  • idxmax() 适用于 pandas 的 Series 和 DataFrame。
  • argmax() 适用于 numpy 数组和 pandas 的 Series（注意：在 pandas 的新版本中，argmax() 已被弃用，建议使用 numpy.argmax()）。

• 使用场景：

  • 使用 idxmax() 当你需要知道最大值所在的标签时。
  • 使用 argmax() 当你需要知道最大值在数组或 Series 中的位置时。

示例对比

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 Series
s = pd.Series([1, 3, 2, 5, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 使用 idxmax() 找到最大值的索引标签
max_label = s.idxmax()
print("最大值的索引标签：", max_label)

# 使用 numpy.argmax() 找到最大值的整数位置
max_position = np.argmax(s.values)
print("最大值的整数位置：", max_position)

输出：

最大值的索引标签： d
最大值的整数位置： 3