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Python pandas.DataFrame.idxmax函数方法的使用
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要pandas.Series.idxmax
Series.idxmax(self, axis=0, skipna=True, *args, **kwargs)[source] Return the row label of the maximum value. If multiple values equal the maximum, the first row label with that value is returned.Series的idxmax和argmax
转载至：https://www.cnblogs.com/liulangmao/p/9211537.html 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: import pandas as pdcountries = [Python pandas数据分析中常用方法主要包括各种查看缺失值和填充等方法
https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337在这里插入代码片 加不加[]，生成的类型是不同的 type(data["A1"]) pandas.core.series.Series type(data[["A1"]]) pandas.core.frame.DataFrame df.idxmax() //按列idxmin , idxmax 计算获取到最小值