Python | Marco de datos de pandas.idxmax()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.idxmax()devuelve el índice de la primera aparición del máximo sobre el eje solicitado. Al encontrar el índice del valor máximo en cualquier índice, se excluyen todos los valores NA/nulos.

Sintaxis: DataFrame.idxmax(axis=0, skipna=True)

Parámetros:
eje: 0 o ‘índice’ para filas, 1 o ‘columnas’ para columnas
skipna: Excluir NA/valores nulos. Si una fila/columna completa es NA, el resultado será NA

Devoluciones : idxmax : Serie

Ejemplo n.° 1: Use idxmax()función a función para encontrar el índice del valor máximo a lo largo del eje del índice.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, 6], 
                   "B":[11, 2, 5, 8],
                   "C":[1, 8, 66, 4]})
  
# Print the dataframe
df

Ahora aplique la idxmax()función a lo largo del eje de índice.

# applying idxmax() function.
df.idxmax(axis = 0)

Producción :

Si observamos los valores en el marco de datos, podemos verificar el resultado devuelto por la función. La función devolvió un objeto de la serie pandas que contenía el índice de valor máximo en cada columna.
 

Ejemplo #2: Use idxmax()la función para encontrar el índice del valor máximo a lo largo del eje de la columna. El marco de datos contiene NAvalores.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, None],
                   "B":[11, 2, None, 8], 
                   "C":[1, 8, 66, 4]})
  
# Skipna = True will skip all the Na values
# find maximum along column axis
df.idxmax(axis = 1, skipna = True)

Producción :

La salida es una serie de pandas que contiene la etiqueta de columna para cada fila que tiene el valor máximo.