pandas.Series.max

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

Возвращает максимальное значение для указанной оси.

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

Параметры:

axis : {index (0)} 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 (иерархической), считать по определенному уровню, сводя результат к скаляру. numeric_only : bool, default None Включить только float, int, boolean столбцы. Если None, попытается использовать все, а затем только числовые данные. Не реализовано для Series. **kwargs Дополнительные ключевые аргументы, которые нужно передать функции.

Возвращает:

max : scalar or Series (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, используя имена уровней, а также индексы.

>>> 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