如果你想要整行而不仅仅是id，你可以使用df。nbiggest和传递你想要多少“top”行，你也可以传递你想要它的列/列。

df.nlargest(2,['A'])

会给出A的前两个值对应的行。

使用df。最小值为nminimal。

df.iloc[df['columnX'].argmax()]

argmax()将为columnX提供与max值对应的索引。iloc可以用来获取该索引的DataFrame df的行。

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。

Use:

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

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

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。

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