pandas.Series.idxmax#

Series.idxmax(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs)[源代码]#

返回最大值的行标签。

如果多个值等于最大值，则返回标签为该值的第一行。

参数

axis整型，默认为0: 与DataFrame.idxmax的兼容性。系列上的应用程序具有冗余性。
skipna布尔值，默认为True: 排除NA/NULL值。如果整个系列赛都是NA，那么结果就是NA。
*args, ** 科瓦格人: 其他参数和关键字不起作用，但可能会被接受以与NumPy兼容。

退货

索引: 最大值的标签。

加薪

ValueError: 如果系列为空。

参见

numpy.argmax: 沿给定轴返回最大值的索引。
DataFrame.idxmax: 返回在请求的轴上第一次出现最大值的索引。
Series.idxmin: 返回索引标签值的最小值的第一次出现。

注意事项

此方法是的系列版本 ndarray.argmax 。此方法返回最大值的标签，而 ndarray.argmax 返回位置。要获得该职位，请使用 series.values.argmax() 。

示例

>>> s = pd.Series(data=[1, None, 4, 3, 4],
...               index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
>>> s
A    1.0
B    NaN
C    4.0
D    3.0
E    4.0
dtype: float64

>>> s.idxmax()
'C'

如果 skipna 为假且数据中有安娜值，则函数返回 nan 。

>>> s.idxmax(skipna=False)
nan

pandas.Series.hist

pandas.Series.idxmin