pandas.Series.max

Series.max(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)[source]

Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.

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

Параметры:

axis:{индекс (0)}

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

Для DataFrames, указание axis=None применит агрегацию по обеим осям.

Введено в версии 2.0.0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null при вычислении результата.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включить только числовые (float, int, boolean) столбцы. Не реализовано для Series.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы функции.

Возвращаемое значение:

скаляр или скаляр

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.sum

Возвращает сумму по запрошенной оси.

DataFrame.min

Возвращает минимальное значение по запрошенной оси.

DataFrame.max

Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс минимального значения по запрошенной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс максимального значения по запрошенной 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