pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmax

DataFrameGroupBy.idxmax(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, numeric_only=False)[source]

Возвращает индекс первого вхождения максимального значения по указанной оси.

Значения NA/null исключаются.

Parameters:

axis:{{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}}, по умолчанию None

Ось для использования. 0 или ‘index’ для строк, 1 или ‘columns’ для столбцов. Если ось не указана, используется ось группировки.

Изменено в версии 2.0.0.

Устарело начиная с версии 2.1.0: Для axis=1, выполняйте операцию над базовым объектом. В противном случае параметр axis не нужен.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец состоит из значений NA, результат будет NA.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включить только данные типа float, int или boolean.

Добавлен в версии 1.5.0.

Returns:

Series

Индексы максимальных значений по указанной оси.

Raises:

ValueError

• Если строка/столбец пуста

См. также

Series.idxmax

Возвращает индекс элемента с максимальным значением.

Примечания

Этот метод является версией для DataFrame метода ndarray.argmax.

Примеры

Рассмотрим набор данных, содержащий потребление продуктов питания в Аргентине.

>>> df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48],
...                    'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]},
...                   index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])

>>> df
                consumption  co2_emissions
Pork                  10.51         37.20
Wheat Products       103.11         19.66
Beef                  55.48       1712.00

По умолчанию возвращает индекс максимального значения в каждом столбце.

>>> df.idxmax()
consumption     Wheat Products
co2_emissions             Beef
dtype: object

Для возвращения индекса максимального значения в каждой строке используйте axis="columns".

>>> df.idxmax(axis="columns")
Pork              co2_emissions
Wheat Products     consumption
Beef              co2_emissions
dtype: object