Series的idxmax和argmax

本文详细介绍了Pandas库中Series对象的argmax和idxmax方法的使用,通过实例展示了如何找到最大值的索引,适用于带有索引和无索引的数据系列。

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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:

复制代码
import pandas as pd

countries = [
    'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola',
    'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria',
    'Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh',
    'Barbados', 'Belarus', 'Belgium', 'Belize',
    'Benin', 'Bhutan', 'Bolivia', 'Bosnia and Herzegovina',
]


employment_values = [
    55.70000076,  51.40000153,  50.5       ,  75.69999695,
    58.40000153,  40.09999847,  61.5       ,  57.09999847,
    60.90000153,  66.59999847,  60.40000153,  68.09999847,
    66.90000153,  53.40000153,  48.59999847,  56.79999924,
    71.59999847,  58.40000153,  70.40000153,  41.20000076,
]

# Employment data in 2007 for 20 countries
employment = pd.Series(employment_values, index=countries)
复制代码

可以这样做:

max_country = employment.idxmax()     

max_country = employment.argxmax()  

# 结果: 'Angola'

 

如果是一个没有索引值的Series,则返回它的位置索引:

pure_employment = pd.Series(employment_values)
print(pure_employment.argmax())
print(pure_employment.idxmax())

# 结果: 3

转载于:https://www.cnblogs.com/loubin/p/11314477.html

要在 Pandas Series 中找到最大值的索引,可以使用 `argmax()` 方法。此方法会返回最大值所在的行位置(基于整数位置)。如果需要获取的是实际的索引标签而非整数位置,则可以通过结合 `.index[]` 来实现。 下面详细介绍两种方式来定位最大值对应的索引: 1. **通过 argmax 获取数值型索引** 使用 `argmax()` 可以得到最大值对应的数据项在整个序列中的第几个位置(从零计起)。 ```python import pandas as pd s = pd.Series({'Corn Flakes': 100.0, 'Almond Delight': 110.0, 'Cinnamon Toast Crunch': 120.0, 'Cocoa Puff': 110.0}) max_index_position = s.argmax() # 返回最大值的位置 (int 类型) ``` 上述代码片段中,`s.argmax()` 将返回 `2`,因为系列里第三个元素拥有最高分值[^3]。 2. **通过 idxmax 获取确切的索引名称** 如果更倾向于知道具体哪个键关联着这个极大值而不是它的顺序编号,那么应该采用 `idxmax()` 方法。它直接给出具有最大值得那个成员的名字或者说是其自定义索引名。 ```python max_label_name = s.idxmax() # 返回最大值的索引标签 ('Cinnamon Toast Crunch') ``` 此处调用 `s.idxmax()` 后获得的结果将是字符串 `'Cinnamon Toast Crunch'` ,这是含有最大数值的那个项目的唯一标识符[^1]。 综上所述,当处理Pandas Series 数据结构寻找其中的最大值所在之处时,既可以选择利用 `argmax()` 得知相对位次也可以借助于 `idxmax()` 显现出绝对参照即原始设定好的keys之一作为答案呈现出来。 ### 注意事项 - 当存在缺失值(NaN)的情况下,默认行为是忽略这些NaN值进行比较操作;但是如果你希望改变这种默认设置使得遇到任何NA就报错停止执行下去的话可以在相应的方法签名后面加上参数指定比如:`skipna=False`. ---
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