pandas argmax() 最大值的索引

argmax() 方法是 Pandas 中用于查找最大值在轴方向上的索引位置的一种方法。它适用于 Index 和 Series 数据类型。

适用的数据类型

argmax() 方法主要用于以下两种数据类型：

• pandas.Index
• pandas.Series

语法

返回序列中最大值的int位置。如果在多个位置达到最大值，则返回第一行位置。

argmax(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

参数说明

• axis：这个参数在 Series 和 Index 中是固定为 None，因为这两种类型的数据是单维的，所以无需指定轴方向。
• skipna：布尔类型，表示是否在计算时跳过缺失值 (NaN)。默认值为 True，即忽略缺失值。如果设为 False，则如果有缺失值，会返回缺失值所在的位置。
• *args：额外的位置参数，目前主要是为了兼容性存在，通常不需要用到。
• ****kwargs**：额外的关键字参数，目前也主要是为了兼容性存在，通常不需要用到。

返回值

该方法返回最大值在 Series 或 Index 中的位置索引。注意，这个索引是基于行号的索引，而不是基于标签的索引。

使用场景

argmax() 方法可以用在需要快速定位最大值的位置的场景中，比如在股票数据中寻找最高点，或者在分析中找到最重要的特征值等。

示例

1. Series 中的基本使用

import pandas as pd

# 构造一个 Series
s = pd.Series([4, 7, 1, 3, 6])

# 查找最大值的位置
max_index = s.argmax()

# 输出
print(f"Series 数据: \n{s}")
print(f"最大值的索引位置: {max_index}")

输出结果：

Series 数据: 
0    4
1    7
2    1
3    3
4    6
dtype: int64
最大值的索引位置: 1

2. 带有缺失值的 Series

# 构造一个带有缺失值的 Series
s_with_nan = pd.Series([4, float('nan'), 1, 3, 6])

# 查找最大值的位置，跳过缺失值
max_index_skipna = s_with_nan.argmax()

# 查找最大值的位置，不跳过缺失值
max_index_no_skipna = s_with_nan.argmax(skipna=False)

# 输出
print(f"带有缺失值的 Series 数据: \n{s_with_nan}")
print(f"跳过缺失值后的最大值索引位置: {max_index_skipna}")
print(f"不跳过缺失值后的最大值索引位置: {max_index_no_skipna}")

输出结果：

带有缺失值的 Series 数据: 
0    4.0
1    NaN
2    1.0
3    3.0
4    6.0
dtype: float64
跳过缺失值后的最大值索引位置: 4
不跳过缺失值后的最大值索引位置: 1

3. Index 中的基本使用

# 构造一个 Index
index = pd.Index([10, 15, 5, 8, 12])

# 查找最大值的位置
max_index_in_index = index.argmax()

# 输出
print(f"Index 数据: \n{index}")
print(f"最大值的索引位置: {max_index_in_index}")

输出结果：

Index 数据: 
Int64Index([10, 15, 5, 8, 12], dtype='int64')
最大值的索引位置: 1

总结

argmax() 是一个用于查找 Series 和 Index 类型数据中最大值位置的有效方法。通过使用 skipna 参数，用户可以控制是否忽略数据中的缺失值。这在处理大型数据集时特别有用，可以快速定位数据的关键点。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.argmax.html
• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.argmax.html

更新时间：2024-08-13 08:59:12 标签：pandas python 最大值 索引