Python・PandasでDataFrameの列の最大値を計算する方法

PandasのDataFrameで特定の列（カラム）の最大値を取得するには、max()関数を使用します。この記事では、基本的な使い方から実際のコード例、実行結果までをわかりやすく解説します。

1. Pandasライブラリのインポート

まず、必要なPandasライブラリをインポートします。

import pandas as pd

2. サンプルDataFrameの作成

次に、「Car（車種）」と「Units（台数）」の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]
    }
)

3. 単一の列の最大値を取得する

max()関数を使って、「Units」列の最大値を求めます。列名を指定してmax()を呼び出すだけで、その列の中で最も大きい値が返されます。

print("DataFrame1の最大台数 = ", dataFrame1['Units'].max())

同じ方法で、別のDataFrameからも最大値を計算できます。以下の完全なコード例では、「Price（価格）」列を持つ2つ目のDataFrameに対しても同様の処理を行っています。

完全なコード例

import pandas as pd

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

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# 「Units」列の最大値を取得
print("DataFrame1の最大台数 = ", dataFrame1['Units'].max())

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

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

# 「Price」列の最大値を取得
print("DataFrame2の最高価格 = ", dataFrame2['Price'].max())

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame1 ...
      Car  Units
0     BMW    100
1   Lexus    150
2    Audi    110
3   Tesla     80
4 Bentley    110
5  Jaguar     90
DataFrame1の最大台数 =  150

DataFrame2 ...
   Price   Product
0   8000         TV
1    500   PenDrive
2   3000  HeadPhone
3   1500   EarPhone
4   3000        HDD
5   4000        SSD
DataFrame2の最高価格 =  8000

補足：max()関数の便利なポイント

• 欠損値（NaN）の扱い：デフォルトでは skipna=True が設定されているため、NaNは無視されて最大値が計算されます。NaNを含めて扱いたい場合は skipna=False を指定します。
• 複数列への適用：dataFrame.max() のように列名を指定せずに呼び出すと、数値型の各列ごとの最大値を一度に取得できます。
• 最小値を取得したい場合：同じ要領で min() 関数を使えば、列の最小値も簡単に求められます。

このように、Pandasのmax()関数を使えば、DataFrameの任意の列から最大値を1行のコードで簡単に抽出できます。データ分析において頻繁に使われる基本操作なので、ぜひマスターしておきましょう。