Pandas Argmax

Eine Funktion namens argmax () ist im Konstruktor von Pandas verfügbar, um festzustellen. Die Argmax () -Methode gibt einen Ganzzahlwert zurück, der den Standort des größten Werts bezeichnet. Sehen wir uns die Syntax für den Index, die Serie und den DataFrame an.

Syntax:

Index -

Pandas.Index.argmax (axis = keine)

Serie -

Pandas.Series_Object.argmax (axes = 0, Skipna = true, *args, ** kwargs)

Datenrahmen -

Pandas.DataFrame_Object ['Spalte'].argmax ()

Parameter:

1. Bei dem die Skippa Parameter schließt die Na/Null -Werte aus, das Ergebnis ist na, wenn die gesamte Serie na ist.
2. Achse: Mit dem DataFrame kompatibel sein.IDXMAX, redundante Verwendung mit der Serie.
3. Zusätzliche Schlüsselwörter *args Und ** Kwargs keinen Einfluss haben. Sie können jedoch wegen Numpy -Kompatibilität akzeptiert werden.
4. idxmax: Der Index des höchsten Wertes wird zurückgegeben.

Beispiel 1: Index ()

Erstellen Sie einen Index, der 7 Werte speichert, die die Niemand/NAN -Werte enthält.

1. Geben Sie die Maximal Value Index -Position zurück, indem Sie die NAN -Werte ignorieren.
2. Geben Sie die Maximal Value Index -Position zurück, indem Sie die NAN -Werte berücksichtigen.

Pandas importieren
Numpy importieren
# Erstellen Sie den Index
Geschäfte = Pandas.Index ([10,345,67,89,90, None, Numpy.Nan]))
Druck (Geschäfte, "\ n")
# Rückgeben Sie die maximale Elementindexposition
Druck (Geschäfte.argmax (), "\ n")
# Rückgabe die maximale Elementindexposition, indem Sie NAN -Werte berücksichtigen
Druck (Geschäfte.argmax (Skiptna = false))

Ausgang:

Erläuterung:
Zunächst zeigen wir den gesamten Index an.

1. In der zweiten Ausgabe ist 345 der größte Wert zwischen 7 Werten und seine Indexposition ist 1.
2. In der letzten Ausgabe betrachten wir die NAN -Werte. Da es einen NAN -Wert gibt, wird -1 zurückgegeben.

Beispiel 2: Serie ()

Erstellen Sie eine PANDAS -Serie mit dem Namen "Shops", in der 5 Werte gespeichert sind, die den NAN -Wert enthalten.

1. Geben Sie die Maximal Value Index -Position zurück, indem Sie die NAN -Werte ignorieren.
2. Geben Sie die Maximal Value Index -Position zurück, indem Sie die NAN -Werte berücksichtigen.

Pandas importieren
Numpy importieren
# Betrachten Sie die Seriendaten
Geschäfte = Pandas.Serie ([100,45,67,78, Numpy.Nan]))
Druck (Geschäfte, "\ n")
# Rückgeben Sie die maximale Elementindexposition
Druck (Geschäfte.argmax (), "\ n")
# Rückgabe die maximale Elementindexposition, indem Sie NAN -Werte berücksichtigen
Druck (Geschäfte.argmax (Skiptna = false))

Ausgang:

Erläuterung:
Zuerst zeigen wir die gesamte Serie an.

1. Im zweiten Ausgang ist 100 der größte Wert zwischen 5 Werten und seine Indexposition ist 0.
2. In der letzten Ausgabe betrachten wir die NAN -Werte. Da an der letzten Position ein NAN -Wert vorhanden ist, wird -1 zurückgegeben.

Beispiel 3: DataFrame ()

Bisher haben wir gesehen. Erstellen Sie schnell einen Pandas -Datenfreame mit dem Namen "Ergebnisse", der 4 Spalten und 5 Zeilen mit keinen/NAN -Werten speichert.

1. Geben Sie die Maximal Value Index -Position zurück, indem Sie die NAN -Werte ignorieren.
2. Geben Sie die Maximal Value Index -Position zurück, indem Sie die NAN -Werte berücksichtigen.

Pandas importieren
Numpy importieren
Ergebnisse = Pandas.DataFrame (["Internal", 98, "Pass", Numpy.Nan],
["Internal", 45, "Fail", keine],
["Extern", keine, "Pass", keine],
["Extern", Numpy.Nan, "Pass", keine],
[Keine, 18, "Fail", 90]],
Spalten = ["Prüfung", "Score", "Res", "Andere"],
Index = ['Ram', 'Sravan', 'Govind', 'Anup', 'Bob']
)
Druck (Ergebnisse, "\ n")
# Geben Sie die maximale Elementindexposition in der Spalte "Prüfung" zurück
drucken (Ergebnisse ['Andere'].argmax ())
# Geben Sie die maximale Elementindexposition in der Spalte "Score" zurück
Print (Ergebnisse ['Score'].argmax ())

Ausgang:

Erläuterung:

Zunächst zeigen wir den gesamten Datenrahmen an.

1. Im zweiten Ausgang 90.0 ist der größte Wert unter 5 Werten in der Spalte „Andere“. Seine Indexposition ist 4.
2. Im letzten Ausgang 98.0 ist der größte Wert unter 5 Werten in der Spalte „Markierungen“. Seine Indexposition ist 0.

Abschluss

In diesem Artikel wurde gezeigt, wie der Indexspeicherort des Maximalwerts (oder Werte) in einem Datenrahmen oder einer Reihe mit dem Index lokalisiert werden kann.ARGMAX () -Funktion, Serie.Argmax und DataFrame ['Spalte'].Argmax funktioniert in diesem Tutorial. Zunächst haben wir gezeigt, wie wir die Parameter der Funktion verstehen, bevor wir feststellen.