pandas.Series.argmax

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

Возвращает метку строки с максимальным значением.

Устаревшее с версии 0.21.0.

Текущее поведение ‘Series.argmax’ устарело, используйте ‘idxmax’ вместо него. 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 : bool, default True Исключить значения NA/null. Если вся серия состоит из NA, результат будет NA. axis : int, default 0 Для совместимости с DataFrame.idxmax. Избыточно для применения к Series. *args, **kwargs Дополнительные ключевые слова не влияют, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.
Возвращает:	Индекс Метка максимального значения.
Возможные исключения:	ValueError Если серия пустая.

См. также

numpy.argmax

Возвращает индексы максимальных значений по заданной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс первого вхождения максимума по заданной оси.

Series.idxmin

Возвращает метку индекса первого вхождения минимального значения.

Примечания

Этот метод — версия Series для 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 равно False и в данных есть значение NA, функция возвращает nan.

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