Python Pandas –列の最大値を見つけて、対応する行の値を返します

列の最大値を見つけて、パンダで対応する行の値を返すには、 df.loc [df [col] .idxmax（）]を使用できます。 。それをよりよく理解するために例を見てみましょう。

ステップ

• 2次元で、サイズが変更可能で、潜在的に異種の表形式データdfを作成します。
• 入力DataFrame、dfを出力します。
• 変数colを初期化して、その列の最大値を見つけます。
• df.loc [df [col] .idxmax（）]
を使用して、最大値とそれに対応する行を見つけます
• ステップ4の出力を印刷します。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
   {
      "x": [5, 2, 7, 0],
      "y": [4, 7, 5, 1],
      "z": [9, 3, 5, 1]
   }
)
print "Input DataFrame is:\n", df

col = "x"
max_x = df.loc[df[col].idxmax()]
print "Maximum value of column ", col, " and its corresponding row values:\n", max_x

col = "y"
max_x = df.loc[df[col].idxmax()]
print "Maximum value of column ", col, " and its corresponding row values:\n", max_x

col = "z"
max_x = df.loc[df[col].idxmax()]
print "Maximum value of column ", col, " and its corresponding row values:\n", max_x

出力

Input DataFrame is:
  x y z
0 5 4 9
1 2 7 3
2 7 5 5
3 0 1 1

Maximum value of column x and its corresponding row values:
x  7
y  5
z  5
Name: 2, dtype: int64

Maximum value of column y and its corresponding row values:
x  2
y  7
z  3
Name: 1, dtype: int64

Maximum value of column z and its corresponding row values:
x  5
y  4
z  9
Name: 0, dtype: int64