pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmax#

DataFrameGroupBy.idxmax(skipna=True, numeric_only=False)[源代码][源代码]#

返回每个组中最大值的首次出现的索引。

参数:

skipna布尔值, 默认为 True: 排除 NA 值。
numeric_onlybool, 默认 False: 仅包含 float, int 或 boolean 数据。

Added in version 1.5.0.

返回:

系列: 每个组中最大值的索引。

引发:

ValueError

如果一列是空的或者 skipna=False 并且任何值是 NA。

参见

Series.idxmax: 返回最大元素的索引。

备注

此方法是 ndarray.argmax 的 DataFrame 版本。

例子

考虑一个包含阿根廷食物消费的数据集。

>>> 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

默认情况下，它返回每一列中最大值的索引。

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