pandas.Series.argmax

Series.argmax(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs) [source]

Возвращает метку строки максимального значения.

Устарело начиная с версии 0.21.0.

Текущее поведение ‘Series.argmax’ устарело, используйте вместо него ‘idxmax’. Поведение ‘argmax’ в будущем будет исправлено, чтобы возвращать позицию максимального значения. Пока используйте ‘series.values.argmax’ или ‘np.argmax(np.array(values))’, чтобы получить позицию максимальной строки.

Если несколько значений равны максимальному, возвращается метка первой строки с этим значением.

Параметры:	skipna : boolean, default True Исключить значения NA/null. Если весь Series содержит NA, результат будет NA. axis : int, default 0 Для совместимости с DataFrame.idxmax. Избыточно для применения к Series. *args, **kwargs Дополнительные ключевые параметры не оказывают влияния, но могут приниматься для совместимости с NumPy.
Возвращает:	idxmax : Index of maximum of values.
Исключения:	ValueError Если Series пустой.

См. также

numpy.argmax

Возвращает индексы максимальных значений вдоль заданной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс первого вхождения максимума по запрошенной оси.

Series.idxmin

Возвращает метку индекса первого вхождения минимального значения.

Примечания

Этот метод является версией для Series метода ndarray.argmax. Этот метод возвращает метку максимума, в то время как ndarray.argmax возвращает позицию. Чтобы получить позицию, используйте series.values.argmax().

Примеры

>>> s = pd.Series(data=[1, None, 4, 3, 4],
...               index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
>>> s
A    1.0
B    NaN
C    4.0
D    3.0
E    4.0
dtype: float64

>>> s.idxmax()
'C'

Если skipna ложно и в данных есть значение NA, функция возвращает nan.

>>> s.idxmax(skipna=False)
nan