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Python-PandasDataFrameの列値の最大値を計算します


列値の最大値を取得するには、 maxを使用します () 働き。まず、必要なパンダライブラリをインポートします-

import pandas as pd

次に、2つの列を持つDataFrameを作成します-

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] }
)

max()-

を使用して単一の列「単位」の最大値を見つける
print"Maximum Units from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].max()

同様に、2番目のDataFrameから最大値を計算しました。

以下は完全なコードです-

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] }
)

print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1

# Finding maximum value of a single column "Units"
print"Maximum Units from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].max()

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],"Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2

# Finding maximum value of a single column "Price"
print"Maximum Price from DataFrame2 = ",dataFrame2['Price'].max()

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3    Tesla      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90
Maximum Units from DataFrame1 = 150

DataFrame2 ...
   Price   Product
0   8000        TV
1    500  PenDrive
2   3000 HeadPhone
3   1500  EarPhone
4   3000       HDD
5   4000       SSD
Maximum Price from DataFrame2 = 8000

  1. Python-DataFrameの値をPandasの別のDataFrameの値に置き換えます

    DataFrameの値を別のDataFrameの値に置き換えるには、replace()メソッドnPandasを使用します。 まず、最初にDataFrameを作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi", "Lamborghini"], "Place": ["US", "UK"], "Units": [200, 500]}) 別のDataFrameを作成しましょう- dataFrame2 = pd.

  2. Pandas Pythonでデータフレームの特定の列の合計を取得するにはどうすればよいですか?

    特定の列の合計を取得する必要がある場合があります。ここで「合計」関数を使用できます。 合計を計算する必要がある列は、値として合計関数に渡すことができます。列のインデックスを渡して合計を求めることもできます。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']),'Age':pd.Series([45, 67, 89, 1