pandas.Series.max

Series.max(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, 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)}

Ось для применения функции. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null при вычислении результата.

level:int или имя уровня, по умолчанию None

Если ось является MultiIndex (иерархической), считать по определённому уровню, сводя к скаляру.

Устарело начиная с версии 1.3.0: Ключевое слово level устарело. Используйте groupby вместо него.

numeric_only:bool, по умолчанию None

Включать только числовые (float, int, boolean) колонки. Если None, будет попытка использовать все типы данных, затем только числовые. Не реализовано для Series.

Устарело начиная с версии 1.5.0: Указание numeric_only=None устарело. Значение по умолчанию будет False в будущих версиях pandas.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы для передачи функции.

Возвращает

скаляр или Series (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