pandas.DataFrame.max

DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) [source]

Возвращает максимальное значение по указанной оси.

Если вам нужен индекс максимального значения, используйте idxmax. Это эквивалентно методу numpy.ndarray метода argmax.

Параметры:

axis : {index (0), columns (1)} Ось, для которой применяется функция. skipna : bool, default True Исключить значения NaN/null при вычислении результата. level : int or level name, default None Если ось является MultiIndex (многоуровневым), считать по определённому уровню, сводя к Series. numeric_only : bool, default None Включать только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями. Если None, попытается использовать все столбцы, а затем только числовые. Не реализовано для Series. **kwargs Дополнительные ключевые параметры, передаваемые функции.

Возвращает:

max : Series or DataFrame (if level specified)

См. также

Series.sum

Возвращает сумму.

Series.min

Возвращает минимальное значение.

Series.max

Возвращает максимальное значение.

Series.idxmin

Возвращает индекс минимального значения.

Series.idxmax

Возвращает индекс максимального значения.

DataFrame.min

Возвращает сумму по указанной оси.

DataFrame.min

Возвращает минимальное значение по указанной оси.

DataFrame.max

Возвращает максимальное значение по указанной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс минимального значения по указанной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс максимального значения по указанной оси.

Примеры

>>> idx = pd.MultiIndex.from_arrays([
...     ['warm', 'warm', 'cold', 'cold'],
...     ['dog', 'falcon', 'fish', 'spider']],
...     names=['blooded', 'animal'])
>>> s = pd.Series([4, 2, 0, 8], name='legs', index=idx)
>>> s
blooded  animal
warm     dog       4
         falcon    2
cold     fish      0
         spider    8
Name: legs, dtype: int64

>>> s.max()
8

Максимальное значение с использованием имён уровней, а также индексов.

>>> s.max(level='blooded')
blooded
warm    4
cold    8
Name: legs, dtype: int64

>>> s.max(level=0)
blooded
warm    4
cold    8
Name: legs, dtype: int64