在Pandas数据帧中找到最大值的行和列的索引可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
idxmax()
函数可以找到最大值的行和列的索引。max_value_index = df.stack().idxmax()
row_index, col_index = max_value_index[0], max_value_index[1]
print("最大值的行索引:", row_index)
print("最大值的列索引:", col_index)
完整的代码如下所示:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
max_value_index = df.stack().idxmax()
row_index, col_index = max_value_index[0], max_value_index[1]
print("最大值的行索引:", row_index)
print("最大值的列索引:", col_index)
这样,你就可以在Pandas数据帧中找到最大值的行和列的索引了。
关于Pandas的更多信息,你可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云Pandas产品介绍。
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