idxmax_pandas在idxmax之前锁定多个条件_pandas `idxmax`方法的时间复杂度/算法 - 腾讯云开发者社区

标签：pandas idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。...什么是pandasidxmax idxmax()方法返回轴上最大值第一次出现的索引。例如，有4名ID为0,1,2,3的学生的测试分数，由数据框架索引表示。...图1 idxmax()将帮助查找数据框架的最大测试分数。...这里很有趣：学生3的Math和CS都是满分（100），然而idxmax()仅返回Math，即第一次出现对应的值。...图6 现在，我们可以将idxmax应用于上述内容：值1将是此处的最大值值1首次出现在2022-05-10 idxmax返回该索引图7 注：本文学习整理自pythoninoffice.com，供有兴趣的朋友学习参考

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一日一技：pandas获取groupby分组里最大值所在的行

方法3：idmax（旧版本pandas是argmax） idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax() print idx df.iloc[idx]...dtype: int64 CountMtSpValue03s1a1310s2d456s3f6 df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax...CountMtSpValue03s1a1310s2d456s3f6 def using_apply(df): return (df.groupby('Mt').apply(lambda subf: subf['Value'][subf['Count'].idxmax...()])) def using_idxmax_loc(df): idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax() return df.loc[idx,...['Mt', 'Value']] print using_apply(df) using_idxmax_loc(df) Mt s1 1 s2 4 s3

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！...刚好可以满足我们的要求，现在就可以将idxmax与之前的ne函数结合起来实现我们需求 df['value'].ne('').idxmax() # 5 返回的索引值是5，最后就可以使用loc函数一行代码实现我们的需求

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

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Pandas 和 Numpy 中的统计

np.random.randint(10, 100, 9) print(a) print(np.max(a), np.min(a), np.ptp(a)) np.argmax() np.argmin() 和 pd.idxmax...pd.idxmin()：返回一个数组中最大/最小元素的下标 # 在np中，使用argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a)) # 在pandas中，使用idxmax...获取到最大值的下标 print(series.idxmax(), series.idxmin()) print(dataframe.idxmax(), dataframe.idxmin()) 中位数

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Pandas知识点-统计运算函数

idxmax(): 返回最大值的索引。...在numpy中，使用argmax()和argmin()获取最大值的索引和最小值的索引，在Pandas中使用idxmax()和idxmin()，实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax...使用idxmax()和idxmin()时，一般是用Series数据调用，用DataFrame数据调用可能会报TypeError。三、均值和中位数 ? mean(): 返回数据的均值。

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

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《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第08章索引对齐

max_cols = df.idxmax() ... unique = max_cols.unique() ......---- 8.7 用链式方法替换idxmax 和上一节一样，读取数据集，只选取目标数值列： >>> def remove_binary_cols(df): ......= has_row_max2[has_row_max2].index >>> idxmax_cols Index(['Thunderbird School of Global Management',...().unique()) == set(idxmax_cols) True 将其写成idx_max函数： >>> def idx_max(df): ......在列上，找到最高比例种族对应的学校： >>> highest_percentage_race = college_ugds.idxmax( ...

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Pandas中文官档~基础用法2

最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...1.118076 1 -0.352051 2 -1.242883 3 -1.277155 4 -0.641184 dtype: float64 In [109]: s1.idxmin(), s1.idxmax...0.096271 In [112]: df1.idxmin(axis=0) Out[112]: A 2 B 3 C 1 dtype: int64 In [113]: df1.idxmax...(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时，idxmax() 与 idxmin...A e 2.0 d 1.0 c 1.0 b 3.0 a NaN In [116]: df3['A'].idxmin() Out[116]: 'd' ::: tip 注意 idxmin 与 idxmax

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《Pandas Cookbook》第06章索引对齐1. 检查索引2. 求笛卡尔积3. 索引爆炸4. 用不等索引填充数值5. 从不同的DataFrame追加列6. 高亮每列的最大值7. 用链式方法重现

# 用idxmax方法选出每列最大值的行索引标签 In[71]: max_cols = college_n2.idxmax() max_cols Out[71]: SATVRMID...用链式方法重现idxmax # 和前面一样，只选出数值列 In[76]: college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM')...方法的结果比较 In[87]: set(college_n.idxmax().unique()) == set(idxmax_cols) Out[87]: True 更多 # 耗时比较 In[88]...: %timeit college_n.idxmax().values 1.11 ms ± 50.9 ?s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,...# 用idxmax方法选出每行种族比例最高的列名 In[92]: highest_percentage_race = college_ugds.idxmax(axis='columns')

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Pandas中文官档~基础用法2

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数据分析篇 | Pandas基础用法2

最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...1.118076 1 -0.352051 2 -1.242883 3 -1.277155 4 -0.641184 dtype: float64 In [109]: s1.idxmin(), s1.idxmax...0.096271 In [112]: df1.idxmin(axis=0) Out[112]: A 2 B 3 C 1 dtype: int64 In [113]: df1.idxmax...(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时，idxmax() 与 idxmin...e 2.0 d 1.0 c 1.0 b 3.0 a NaN In [116]: df3['A'].idxmin() Out[116]: 'd' ::: tip 注意 idxmin 与 idxmax

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Pandas入门2（DataFunctions+Maps+groupby+sort_values）

unique 43 top US freq 54504 Name: country, dtype: object 3.1.2 mean()，median()，idxmax...()，unique()，value_counts() wine_rev.points.mean()，均值，median()，中位数，idxmax()，最大数据的下标 wine_rev.country.unique...Muscat (Ru... dtype: object wine_rev.groupby(['country','province']).apply(lambda df : df.loc[df.points.idxmax

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Pandas中文官档~基础用法2

最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...1.118076 1 -0.352051 2 -1.242883 3 -1.277155 4 -0.641184 dtype: float64 In [109]: s1.idxmin(), s1.idxmax...0.096271 In [112]: df1.idxmin(axis=0) Out[112]: A 2 B 3 C 1 dtype: int64 In [113]: df1.idxmax...(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时，idxmax() 与 idxmin...e 2.0 d 1.0 c 1.0 b 3.0 a NaN In [116]: df3['A'].idxmin() Out[116]: 'd' ::: tip 注意 idxmin 与 idxmax

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快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

可以自行选择分位数位置df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])# 非数值型特征需要单独调用describe方法df['Physics'].describe() 5. idxmax...& nlargest idxmax函数返回最大值对应的索引，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似，需要指定具体列 df['Math...'].idxmax()df['Math'].max()df['Math'].nlargest(2) 6. clip & replace clip和replace是两类替换函数： clip是对超过或者低于某些值的数进行截断...与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数？答：idxmin和nsmallest。 4.

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画了1000次折线图后，我总结出一个套路……

8)) ax = fig.add_subplot(111) # 绘制折线图 ax.plot(x, y, marker='o', color=color1) # 标注最大值 ax.text(x[y.idxmax...arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=color1), fontsize=15) ax.annotate('打折促销', xy=(x[y.idxmax...()], y.max()), color=color1, xytext=(x[y.idxmax()]+timedelta(days=-5), y.max()+2),

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Python数据分析--折线图

colors['深灰色']) # 绘制折线图 ax.plot(x, y, marker='*', ms=16,color=colors['蓝色'], markevery=[y.idxmin(), y.idxmax...()], mfc='w') maxDate=df.date[y.idxmax()].strftime('%m月%d日') minDate=df.date[y.idxmin()].strftime('%...m月%d日') # 标注最大值对应的事件 ax.annotate('(%s)最高值:%.2f'%(maxDate,y.max()), xy=(x[y.idxmax()], y.max()), color...=colors['红色'], xytext=(y.idxmax()-4.2, y.max()), arrowprops=dict(arrowstyle

1.2K2 0

利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

例如，sum() 方法，进行列小计： sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总，即行小计： idxmax() 获取最大值对应的索引：还有一种汇总是累计型的，cumsum()，比较它和 sum

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【利用Python进行金融数据分析-04】apply函数的使用

resample('10AS').max() crime['Population'] = population print(crimes) 何时时美国历史上生存最危险的年代 print(crimes.idxmax

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简单概括精髓，pandas必知必会

NaN -0.113774 50% NaN 0.789560 75% NaN 1.195858 max NaN 1.497193 最大/最小值的位置 idxmin()和idxmax...()方法是用来查找表格当中最大/最小值的位置，返回的是值的索引 s1 = pd.Series(np.random.randn(5)) s1 output s1.idxmin(), s1.idxmax()

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pandas基础：idxmax方法，如何在数据框架中基于条件获取第一行

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