pandas.DataFrame.max

DataFrame.max(self, 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 : {index (0), columns (1)} Ось, по которой будет применена 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), считать по определенному уровню, сводя в Series. 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. Для Series не реализовано. **kwargs Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы функции.

Возвращает:

Series или DataFrame (если указан уровень)

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.sum

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, 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