pandas 找到全表最大值的位置

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在解决最强相关性的问题中，核心的工作就是找到 DataFrame 中最大值的标签，除了以上方法，还有没有其他办法可以完成这个工作呢？

先看看以下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 4, 5, -6],
    'B': [2, -1, 8, 2, 1],
    'C': [2, -1, 8, 2, 1]
},
    index=['x', 'y', 'z', 'h', 'i']
)

df
'''
   A  B  C
x  1  2  2
y  2 -1 -1
z  4  8  8
h  5  2  2
i -6  1  1
'''

先取到 DataFrame 中的最大值：

# 得到全局最大值
df.max().max()
# 8

查出最大值，返回的 DataFrame 中非最大值的值都显示为 NaN：

df[df==df.max().max()]
'''
    A    B    C
x NaN  NaN  NaN
y NaN  NaN  NaN
z NaN  8.0  8.0
h NaN  NaN  NaN
i NaN  NaN  NaN
'''

将全为空的行和列删除：

# 找到最大值索引位
(
    df[df == df.max().max()]  # 查出最大值
    .dropna(how='all')  # 删除全为空的行
    .dropna(how='all', axis=1)  # 删除全为空的列
)
'''
     B    C
z  8.0  8.0
'''

可见有两个最大值，在同一行的两列中，最后用 axes 得到轴信息：

# 找到最大值索引位
(
    df[df == df.max().max()]  # 查出最大值
    .dropna(how='all')  # 删除全为空的行
    .dropna(how='all', axis=1)  # 删除全为空的列
    .axes
)
# [Index(['z'], dtype='object'), Index(['B', 'C'], dtype='object')]

这样，我们用另一种方法确定了最大值在 DataFrame 中的位置。这可能不是最优解，但为我们提供了另一个思路，帮助我们熟悉了相关方法的用法。

（完）

注：此案例收录在《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》17.2.5 小节。

pandas 找到全表最大值的位置

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