pandas 分析每日营业额冠军门店

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我们手里有一家连锁超市 2024 年 6 月 1–5 日的三家门店（北京店、上海店、广州店）营业额数据，想知道每天哪家门店营业额最高？具体金额是多少？

数据与需求

构造数据如下：

import pandas as pd

data = {
    '日期': pd.date_range('2024-06-01', periods=5, freq='D'),
    '北京店': [9.2, 8.8, 10.1, 19.7, 10.5],
    '上海店': [10.5, 11.2, 10.8, 12.0, 11.5],
    '广州店': [18.7, 9.0, 9.5, 9.2, 9.8]
}
df = pd.DataFrame(data)
df
# ...

获取到每天营业额最高的门店及对应营业额。

思路

我们的思路如下：

把日期设为索引，方便横向比较各门店列。
对每一行（即每一天）同时执行两个聚合：
- idxmax → 找出当日最大值所在的列名（即门店）。
- max → 取出当日最大营业额。
将结果重命名成易读的列名 最高门店、营业额。

代码

代码如下：

(
    df.set_index('日期')
    .agg(['idxmax','max'] ,axis=1)
    .rename(columns={'idxmax':'最高门店',
                     'max':'营业额'}
           )
)

运行结果：

日期	最高门店	营业额
2024-06-01	广州店	18.7
2024-06-02	上海店	11.2
2024-06-03	上海店	10.8
2024-06-04	北京店	19.7
2024-06-05	上海店	11.5

利用 agg(['idxmax','max']) 一次性完成“找门店 + 取数值”两个动作，既简洁又高效，适合日常报表、监控面板等场景。

（完）

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