使用query()更紧凑和可读的解决方案是这样的:

import pandas as pd

df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])
print(df)

# find row with maximum A
df.query('A == A.max()')

它还返回一个DataFrame而不是Series，这对于某些用例来说很方便。

如果有多行取最大值，上述两个答案都只返回一个索引。如果你想要所有的行，似乎没有一个函数。 但这并不难做到。下面是一个Series的例子;DataFrame也可以这样做:

In [1]: from pandas import Series, DataFrame

In [2]: s=Series([2,4,4,3],index=['a','b','c','d'])

In [3]: s.idxmax()
Out[3]: 'b'

In [4]: s[s==s.max()]
Out[4]: 
b    4
c    4
dtype: int64

直接的“.argmax()”解决方案不适合我。

前面的例子由@ely提供

>>> import pandas
>>> import numpy as np
>>> df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])
>>> df
      A         B         C
0  1.232853 -1.979459 -0.573626
1  0.140767  0.394940  1.068890
2  0.742023  1.343977 -0.579745
3  2.125299 -0.649328 -0.211692
4 -0.187253  1.908618 -1.862934
>>> df['A'].argmax()
3
>>> df['B'].argmax()
4
>>> df['C'].argmax()
1

返回以下消息:

FutureWarning: 'argmax' is deprecated, use 'idxmax' instead. The behavior of 'argmax' 
will be corrected to return the positional maximum in the future.
Use 'series.values.argmax' to get the position of the maximum now.

所以我的解是:

df['A'].values.argmax()

对我有用的是: df[df['colX'] == df['colX'].max()

然后得到df中colX最大值的行。

然后，如果你只想要索引，你可以在查询的末尾添加.index。

你也可以试试idxmax:

In [5]: df = pandas.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['A','B','C'])

In [6]: df
Out[6]: 
          A         B         C
0  2.001289  0.482561  1.579985
1 -0.991646 -0.387835  1.320236
2  0.143826 -1.096889  1.486508
3 -0.193056 -0.499020  1.536540
4 -2.083647 -3.074591  0.175772
5 -0.186138 -1.949731  0.287432
6 -0.480790 -1.771560 -0.930234
7  0.227383 -0.278253  2.102004
8 -0.002592  1.434192 -1.624915
9  0.404911 -2.167599 -0.452900

In [7]: df.idxmax()
Out[7]: 
A    0
B    8
C    7

e.g.

In [8]: df.loc[df['A'].idxmax()]
Out[8]: 
A    2.001289
B    0.482561
C    1.579985

非常简单:我们有如下所示的df，我们想在C中打印一行max值:

A  B  C
x  1  4
y  2  10
z  5  9

In:

df.loc[df['C'] == df['C'].max()]   # condition check

Out:

A B C
y 2 10