Pandas argmax

Una función llamada argMax () está disponible en el constructor de pandas para determinar dónde se encuentra el valor máximo de la serie/marco de datos. El método argMax () devuelve un valor entero que designa la ubicación del valor más grande. Veamos la sintaxis para el índice, la serie y DataFrame.

Sintaxis:

Índice -

pandas.Índice.Argmax (eje = ninguno)

Serie -

pandas.Serie_object.ArgMax (AXES = 0, Skipna = True, *Args, ** Kwargs)

Marco de datos -

pandas.DataFrame_Object ['columna'].argmax ()

Parámetros:

1. Donde el skipna El parámetro excluye los valores de Na/NULL, el resultado es NA si toda la serie es NA.
2. eje: Para ser compatible con DataFrame.IDXmax, uso redundante con la serie.
3. Palabras clave adicionales *Args y ** Kwargs no tiene impacto. Sin embargo, pueden ser aceptados por compatibilidad numpy.
4. IDXMAX: Se devuelve el índice del valor más alto.

Ejemplo 1: index ()

Cree un índice que almacene 7 valores que incluyen los valores Ninguno/NAN.

1. Devolver la posición del índice de valor máximo ignorando los valores de NAN.
2. Devolver la posición del índice de valor máximo considerando los valores de NAN.

importación de pandas
importar numpy
# Crea el índice
tiendas = pandas.Índice ([10,345,67,89,90, ninguno, Numpy.yaya])
Impresión (tiendas, "\ n")
# Devolver la posición del índice de elemento máximo
Impresión (tiendas.argMax (), "\ n")
# Devolver la posición del índice de elemento máximo considerando los valores de NAN
Impresión (tiendas.ArgMax (Skipna = False))

Producción:

Explicación:
Primero, mostramos todo el índice.

1. En la segunda salida, 345 es el valor más grande entre 7 valores y su posición de índice es 1.
2. En la última salida, consideramos los valores de NAN. Dado que hay un valor nan, -1 se devuelve.

Ejemplo 2: serie ()

Cree una serie Pandas llamada "Tiendas" que almacene 5 valores que incluyen el valor NAN.

1. Devolver la posición del índice de valor máximo ignorando los valores de NAN.
2. Devolver la posición del índice de valor máximo considerando los valores de NAN.

importación de pandas
importar numpy
# Considere los datos de la serie
tiendas = pandas.Serie ([100,45,67,78, Numpy.yaya])
Impresión (tiendas, "\ n")
# Devolver la posición del índice de elemento máximo
Impresión (tiendas.argMax (), "\ n")
# Devolver la posición del índice de elemento máximo considerando los valores de NAN
Impresión (tiendas.ArgMax (Skipna = False))

Producción:

Explicación:
Primero, mostramos toda la serie.

1. En la segunda salida, 100 es el valor más grande entre 5 valores y su posición de índice es 0.
2. En la última salida, consideramos los valores de NAN. Dado que hay un valor nan en la última posición, -1 se devuelve.

Ejemplo 3: DataFrame ()

Hasta ahora, hemos visto cómo encontrar la posición del índice del valor máximo, ahora veremos cómo encontrarla en la columna DataFrame. Cree rápidamente un marco de datos PANDAS llamado "Resultados" que almacena 4 columnas y 5 filas que no tienen valores de NIN.

1. Devolver la posición del índice de valor máximo ignorando los valores de NAN.
2. Devolver la posición del índice de valor máximo considerando los valores de NAN.

importación de pandas
importar numpy
Resultados = pandas.DataFrame ([[["interno", 98, "pase", numpy.yaya],
["Interno", 45, "fallas", ninguno],
["Externo", ninguno, "pasar", ninguno],
["Exterior", Numpy.nan, "pasar", ninguno],
[Ninguno, 18, "Fail", 90]],
columnas = ["examen", "puntaje", "res", "otros"],
index = ['Ram', 'Sravan', 'Govind', 'Anup', 'Bob']
)
Imprimir (resultados, "\ n")
# Devuelve la posición del índice de elemento máximo en la columna "Examen"
imprimir (resultados ['otros'].argmax ())
# Devuelve la posición del índice de elemento máximo en la columna "Puntuación"
Imprimir (resultados ['Score'].argmax ())

Producción:

Explicación:

Primero, mostramos todo el marco de datos.

1. En la segunda salida, 90.0 es el valor más grande entre 5 valores en la columna "Otro". Su posición de índice es 4.
2. En la última salida, 98.0 es el valor más grande entre 5 valores en la columna "Marcas". Su posición de índice es 0.

Conclusión

Este artículo mostró cómo ubicar la ubicación del índice del valor máximo (o valores) en un marco o serie de datos utilizando el índice.función argMax (), serie.ArgMax y DataFrame ['columna'].Argmax funciona en este tutorial. Inicialmente, mostramos cómo comprender los parámetros de la función antes de descubrir cómo usar la función argMax () en varias funciones incorporadas de Python.