如何獲取 Pandas Series 中最大值的索引位置？

在 Pandas Series 建構函式中，有一個名為 argmax() 的方法，用於獲取 Series 資料中最大值的索引位置。

Pandas Series 是一種一維資料結構物件，具有行索引值。透過使用行索引值，我們可以訪問資料。

Pandas Series 中的 argmax() 方法用於獲取 Series 物件最大值的索引位置。argmax 方法的輸出是一個整數值，表示最大值所在的位置。

示例 1

# import pandas package
import pandas as pd
import numpy as np

# create a pandas series
s = pd.Series(np.random.randint(10,100, 10))
print(s)

# Apply argmax function
print('Output of argmax', s.argmax())

解釋

讓我們建立一個包含 10 個 10 到 100 範圍內的隨機整數值的 Pandas Series 物件，並應用 argmax() 函式來獲取 Series 值中最大值的索引位置。

輸出

0 81
1 94
2 75
3 13
4 17
5 42
6 45
7 29
8 25
9 59
dtype: int32

Output of argmax: 1

對於以下示例，Pandas Series 物件的 argmax() 方法返回了一個整數值“1”，該整數值表示給定 Series 元素中最大值的索引位置。

示例 2

import pandas as pd
import numpy as np

# creating pandas Series object
series = pd.Series({'Black':10, 'White':29,'Red':82, 'Blue':56,'Green':67})
print(series)

# Apply argmax function
print('Output of argmax:',series.argmax())

解釋

在以下示例中，我們使用 Python 字典建立了一個 pandas.Series 物件“series”，生成的 Series 具有命名索引標籤和整數資料。之後，我們對 Series 物件的資料應用了 argmax() 方法以獲取最大數字的索引位置。

輸出

Black 10
White 29
Red   82
Blue  56
Green 67
dtype: int64

Output of argmax: 2

對於以下示例，argmax() 方法的輸出為 2，這意味著索引標籤“Red”處的值具有最大值。

如果最大值在多個位置出現，則 argmax 方法將返回第一個行位置作為輸出。

Gireesha Devara

更新於: 2022-03-09

4K+ 閱讀量

開啟你的 職業生涯

透過完成課程獲得認證

立即開始