14、数据处理与分析中的索引对齐和分组聚合

数据处理与分析中的索引对齐和分组聚合

一、索引对齐相关操作

1.1 高亮每行最大值

默认情况下， highlight_max 方法会高亮每列的最大值。我们可以使用 axis 参数来高亮每行的最大值。以下是具体操作步骤：
1. 读取大学数据集，并选择种族百分比列：

import pandas as pd

college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM')
college_ugds = college.filter(like='UGDS_').head()

2. 高亮每行中种族百分比最高的种族：

college_ugds.style.highlight_max(axis='columns')

需要注意的是，对大型 DataFrame 应用样式可能会导致 Jupyter 崩溃，因此这里只对数据的前几行应用了样式。

1.2 用方法链复制 idxmax 方法

通过自己实现内置的 DataFrame 方法，可以更深入地理解其他 pandas 方法。下面是使用基本方法链来找到包含列最大值的所有行索引值的步骤：
1. 加载大学数据集并选择感兴趣的数值列：

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