mx.iloc[0].idxmax()

这一行代码将告诉你如何从dataframe中的一行中找到最大值，这里mx是dataframe, iloc[0]表示第0个索引。

如果最大值中有联系，那么idxmax只返回第一个最大值的索引。例如，在下面的DataFrame中:

   A  B  C
0  1  0  1
1  0  0  1
2  0  0  0
3  0  1  1
4  1  0  0

idxmax回报

A    0
B    3
C    0
dtype: int64

现在，如果我们想要所有的索引都对应于max值，那么我们可以使用max + eq来创建一个布尔DataFrame，然后在df上使用它。Index来过滤索引:

out = df.eq(df.max()).apply(lambda x: df.index[x].tolist())

输出:

A       [0, 4]
B          [3]
C    [0, 1, 3]
dtype: object

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

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。

Use:

data.iloc[data['A'].idxmax()]

data['A'].idxmax() -根据行查找最大值位置 Data.iloc() -返回行

mx.iloc[0].idxmax()

这一行代码将告诉你如何从dataframe中的一行中找到最大值，这里mx是dataframe, iloc[0]表示第0个索引。