pandas.Panel.max

Panel.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 argmax.

Параметры:

axis : {items (0), major_axis (1), minor_axis (2)} Ось, по которой будет применяться функция. skipna : bool, default True Исключить значения NaN/Null при вычислении результата. level : int or level name, default None Если ось является многоуровневым индексом (иерархическим), подсчитать по определённому уровню, сводя к DataFrame. numeric_only : bool, default None Включить только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями. Если None, попытается использовать все, а затем только числовые данные. Не реализовано для Series. **kwargs Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы функции.

Возвращает:

max : DataFrame or Panel (if level specified)

См. также

Series.sum

Возвращает сумму.

Series.min

Возвращает минимум.

Series.max

Возвращает максимум.

Series.idxmin

Возвращает индекс минимума.

Series.idxmax

Возвращает индекс максимума.

DataFrame.min

Возвращает сумму по указанной оси.

DataFrame.min

Возвращает минимум по указанной оси.

DataFrame.max

Возвращает максимум по указанной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс минимума по указанной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс максимума 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

Максимум 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