pandas中max的列标签
在pandas中，max函数用于计算DataFrame或Series中的最大值。它返回最大值所在的索引或列标签。
对于DataFrame，max函数可以沿着指定的轴（行或列）计算最大值。默认情况下，它沿着列的方向计算每列的最大值，并返回一个包含每列最大值的Series，其中索引为列标签。
对于Series，max函数直接返回Series中的最大值。
以下是pandas中max函数的一些常见用法和参数：
- DataFrame中max函数的用法：df.max() # 沿着列的方向计算每列的最大值 df.max(axis=1) # 沿着行的方向计算每行的最大值
- Series中max函数的用法：s.max() # 计算Series中的最大值
max函数的参数：
- axis：指定计算最大值的轴，0表示沿着列的方向，1表示沿着行的方向。默认为0。
- skipna：指定是否跳过NaN值。默认为True，表示跳过NaN值；False表示将NaN视为最大值。
pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。max函数在数据分析中经常用于查找最大值，例如找到某一列中的最大值或找到整个DataFrame中的最大值。
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我有一个具有下列列和行的数据集
Scored Probabilities for Class "1" Scored Probabilities for Class "2" Scored Probabilities for Class "3" Scored Labels
0.258471 0.009299 0.005433 1
0.154108 0.009577 0.527308
浏览 5提问于2017-01-13得票数 2
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我正在尝试从pandas dataframe中提取行和贡献列标签中的最大值。例如,
A B C D
index
x 0 1 2 3
y 3 2 1 0
我希望得到以下输出：
A B C D Maxv Con
index
x 0 1 2 3 3 D
y 3 2 1 0 3 A
我尝试了下面的方法，
df['Maxv'] = df.apply(max,axis=1)
df['Con'] = df.idxmax(axis='rows')
它仅返回最大列和Co
浏览 5提问于2017-06-20得票数 2
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我有一个Pandas DataFrame，它的列用Python tuples标记。
这些列标签元组可以不包含任何内容。
当我尝试使用以下任一方法向数据框添加列时，标记元组中的None被隐式转换为numpy.nan。
方法1-使用dataframe[ NewColumn ] = ...语法添加列
>>> import pandas
>>> df = pandas.DataFrame()
>>> column_label = ( 'foo', None )
>>> df[column_label] = [ 1,
浏览 1提问于2016-01-05得票数 1
我需要能够
计算所有行中每列的排名，查找每行的最大列标签，，然后在每行中移动原始df的最大排名列。
当只处理原始df中的数据时，这是微不足道的。但如果需要不同的排名调用，似乎很难实现。
下面是我的Python Pandas代码来实现这一点。但它不起作用。它似乎没有像我期望的那样解释我的声明，df1['maxV'] = df1[df1['maxR']]。我们将非常感谢您提出的建议。
import pandas as pd
import numpy ass np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=lis
浏览 0提问于2019-04-30得票数 1
我有一个数据格式的df，包含2列price和max_price。我想要这些证明：
=> 0.the列中的值必须是price列中的=> 0值，但在相应的行中也必须是<= max_price。
我有下面的代码。我只知道如何检查=> 0列的price，但不知道如何检查它是否高于max_price列中的值。
import pandas as pd
from pandas_schema import Column, Schema
from pandas_schema.validation import InRangeValidation
df = pd.DataFrame({
浏览 5提问于2020-09-11得票数 1
在Python Pandas中，我想通过对多个列执行多个聚合函数来添加列，比如R mutate_each。例如，Python Pandas能否实现与以下R脚本相同的处理？
R dplyr :
iris %>%
group_by(Species) %>%
mutate_each(funs(min, max, mean), starts_with("Sepal"))
然而，我能够实现与使用Pandas的变异体相同的处理。如下面的代码所示，我可以执行一个聚合函数并添加一列。
R dplyr :
iris %>% group_by(Species)
浏览 3提问于2017-10-18得票数 5
我想将一个SAS7BDAT文件加载到pandas数据帧中，然后加载到数据库中。
我知道允许加载SAS7BDAT，但我也想检索SAS列标签并将其存储在数据库中。(注意--这与列名不同，通常是列的详细文本描述)。
是否可以使用Pandas为每一列加载SAS文本标签？
浏览 0提问于2017-04-04得票数 1
我有一个包含10列的简单csv文件！
当我在notebook中设置以下选项并打印我的csv文件(在pandas数据框中)时，它不会从左到右打印所有列，而是打印前两列和下两列，依此类推。
我使用了这个选项，为什么它不起作用？
pd.option_context("display.max_rows",1,"display.max_columns",100)
即使这样似乎也不起作用：
pandas.set_option('display.max_columns', None)
浏览 0提问于2014-11-27得票数 20
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我正在使用两个变量处理一个DataFrame查询。第一个变量是列标签，第二个变量是值列表。我想要做的是选择该列包含在该列表中的值的所有行。奇怪的是，如果我将列标签写为字符串，则没有错误，而引用包含列标签的变量会产生以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py", line 2134, in get_loc
return self._engine.get_loc(key)
File "pan
浏览 10提问于2017-08-29得票数 0
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我想将一些组属性作为新列添加到pandas数据帧中，但不会破坏链。我知道这在R中使用dplyr是可能的，但我不能让它在pandas中工作。 dplyr代码为(用于在列A中添加每个组的列B的最大值)： df %>%
group_by(A) %>%
mutate(max = max(B)) %>%
ungroup() %>%
... more operations 我能让它在熊猫中工作的唯一方法是： df['max'] = df.groupby('A')['B'].transform('max
浏览 8提问于2020-08-10得票数 0
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我编写了一个熊猫UDF，它返回一个列的值，其中另一个列的最大值为
@F.pandas_udf("string")
def belonging_to_max_udf(value_of: pd.Series, where_this_is_max: pd.Series) -> str :
mx = where_this_is_max.max()
if not pd.isnull(mx):
return_value = value_of[where_this_is_max == mx]
return return_value.iloc[0]
retur
浏览 1提问于2021-12-16得票数 1
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熊猫条件格式化
、、
我有脚本来检查aws标签。对于所有资源，都会检查所需的标记。现在我试着给坏的标签值上色。我使用列状态来确定列的颜色，使用BITAND操作。
i = 0
for i in range(len(self.config["tags"])):
worksheet.conditional_format(0, start_tag_column+i, max_row, start_tag_column+i,
{ 'type':'formula','criteria
浏览 8提问于2022-09-21得票数 1
我有一个数据帧，它的值会随着时间而变化。每一行都有当前值、最大可接受值、最小可接受值和标签。我想为每一行的“值”找到下一行，它的值满足由Max_Val和Min_Val列确定的条件(它意味着满足的第一行: Min_Val < value < Max_Val)。有了这个列，我想要访问该行的Label (然后我将创建具有未来标签的其他列，并将其连接到此DataFrame)。有没有可能使用一些pandas (或任何其他库)以优雅的方式构建方法并避免大量循环？
import pandas as pd
max_next_values = [4.5, 2.6, 13.1, 9.6, 13.1]
浏览 8提问于2018-02-02得票数 0
我试图将只包含字母的单词提取到新的列中，任何包含数字的单词都提取到不同的列中。
期望输出：
query words_only contains_number
0 Nike Air Max 97 Nike Air Max 97
1 Adidas NMD-R1 Adidas NMD-R1
2 Nike Air Max 270 Nike Air Max 270
我尝试过的：
我在这里看到了一些答案，但这并不完全是我所需要的。
最小可重现性示例：
# Import p
浏览 10提问于2022-11-18得票数 0
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2回答
是否有不区分大小写的pandas.DataFrame.replace？版本？
我需要替换列中的字符串值，该列受表单“其中标签== a或标签== b或标签== c”的不区分大小写的条件影响。
浏览 3提问于2017-12-07得票数 7
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我有一些Pandas / 代码，它们使用两个聚合方法聚合特定的列，然后将多索引列重命名为扁平列。
df = (
some_df
.groupby(["some_dimension"])
.agg({"some_metric" : ["sum", "max"]})
.reset_index()
.rename(columns={"some_dimension" : "some_dimension__id", ("some_metric",
浏览 21提问于2020-05-12得票数 2
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我有一个包含两个选项卡表(A和B)的excel文件。每个标签页具有对应于10个不同参数的10列。我需要迭代两个标签页，并将标签页A中的第1列与标签页B中的第1列相乘，将标签页A中的第2列与标签页b中的第2列相乘，依此类推。因此，我将获得与这10个操作对应的10个列。我该怎么用Pandas来写呢？提前感谢您的帮助
浏览 15提问于2019-06-27得票数 0
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我试图在两台计算机上运行相同的脚本，并将我的字典结构、数据转换为Pandas DataFrame。
df = pd.DataFrame(data, columns=[column_label])
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)
它在Pandas版本低于0.21.0的计算机上工作得很好。但是，当我在服务器上执行相同的代码时，它会突然生成一个只包含列标签的csv文件，而没有任何数据。
我尝试打印出df的值，但在服务器上完全是NAN。
当我像这样删除列部分时：
df = pd.DataFrame(dat
浏览 1提问于2018-01-15得票数 0
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1回答
我有一个熊猫数据，它包含多个位置(由坐标x定义)，一个用于不同时间步骤的值。我想要创建一个pandas.Series对象，它包含给定位置的所有时间步骤的x值(所以所有索引值都是dataframe的)。如果x不是列标签之一，我希望在两个最近的x值之间进行插值。
来自dataframe对象(min(x)=0和max(x)=0.28)的摘录：
0.000000 0.007962 0.018313 0.031770 0.049263 0.072004
time (s)
浏览 1提问于2014-11-03得票数 0
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3回答
如何测试坐标是否在标签或蒙版内
、、、、
我正在尝试测试列表中的哪些点(numpy数组或pandas)位于给定的布尔掩码(或带标签的图像)内。我已经找到了与多边形进行比较的方法，但不能与蒙版进行比较。 从这个数据集示例中，我如何测试掩码内部的坐标？(最好是在pandas中添加一列，说明它们属于哪个标签-或者在"coords“变量中添加一个新列，说明它属于哪个标签)。 在我的实现中，蒙版/标签不会是矩形(基本上是单元格形状)，我在这里这样做是因为这样更容易。 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# import nump
浏览 52提问于2021-07-12得票数 0
3回答
csv (逗号分隔)文件，其中的行有一个额外的尾随分隔符，似乎混淆了pandas.read_csv。(数据文件为1)
它将额外的分隔符视为有额外的列。因此，比标头所需的列还多一列。然后，pandas.read_csv将第一列作为行标签。总体效果是，列和标头不再对齐--第一列成为行标签，第二列由第一个标头命名，等等。
这很烦人。知道怎么告诉pandas.read_csv做正确的事吗？我找不到一个。
好书，BTW。
1: 2012年FEC选举数据库来自“数据分析Python”一书第9章
浏览 4提问于2012-12-05得票数 17
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1回答
对于蟒蛇来说，我是熊猫的新手。我有一个数据文件，它有多个行标签(每行)和列标签(每列)，类似于3种不同动物(狗、蝙蝠、鸵鸟)在多次记录下(星期一上午、白天、晚上)的观察计数数据：
'' , '' , colLabel:name , dog , bat , Ostrich
'' , '' , colLabel:genus , Canis , Chiroptera , Struthio,
'' , ''
浏览 4提问于2013-09-19得票数 5
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20回答
有没有办法在交互式或脚本执行模式下扩大输出的显示范围？
具体地说，我在Pandas DataFrame上使用describe()函数。当DataFrame有五列(标签)宽时，我会得到我想要的描述性统计信息。但是，如果DataFrame有更多的列，统计信息将被隐藏，并返回类似如下的内容：
>> Index: 8 entries, count to max
>> Data columns:
>> x1 8 non-null values
>> x2 8 non-null values
>> x3
浏览 12提问于2012-07-29得票数 830
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Pandas的"to_datetime“方法允许我们将字符串转换为datetime对象。不过，在转换数据框行和列标签时，此方法似乎具有不同的输出。
假设df是行和列标签中具有相同日期字符串的数据框：
import pandas as pd
d = {'01-01-2001': ['01-01-2001'], '02-02-2002': ['02-02-2002'],'03-03-2003': ['03-03-2003']}
df = pd.DataFrame(data=d)
现在
浏览 19提问于2021-03-08得票数 1
我想选择由多索引构建的pandas数据框中的列。特别是，我想基于多个二级标签选择列。举个例子：
在下面的pandas数据框中：
bar bar baz baz foo foo qux
one two three two one three one
A 0.895717 0.805244 -1.206412 2.565646 1.431256 1.340309 -1.170299
B
浏览 1提问于2018-04-25得票数 3
我有以下数据
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list elements
data = ['george',
'instagram',
'nick',
'basketball',
'tennis']
# Create the pandas DataFrame with column name is provided expli
浏览 1提问于2022-07-17得票数 -1
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在Pandas中，我一直使用自定义对象作为列标签，因为它们为特定于列的info/方法提供了丰富/灵活的功能。例如，您可以设置一个自定义fmt_fn来格式化每个列(注意，这只是一个示例，我的实际列标签对象更复杂)：
In [100]: class Col:
...: def __init__(self, name, fmt_fn):
...: self.name = name
...: self.fmt_fn = fmt_fn
...: def __str__(self):
...:
浏览 2提问于2015-09-01得票数 4
1回答
我需要使用Pandas DataFrame TimeSeries列(df_all.ts)作为我的X轴创建DataFrame热图(pcolormesh)。
如何将Pandas TimeSeries列转换为np.meshgrid(x，y)函数中的X轴来创建热图？解决办法是使用与熊猫列相同的参数创建Matplotlib drange，但是有简单的方法吗？
x = pd.date_range(df_all.ts.min(),df_all.ts.max(),freq='H')
xt = mdates.drange(df_all.ts.min(), df_all.ts.max(), dt.
浏览 3提问于2013-12-11得票数 11
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32回答
重命名Pandas中的列名
、、、、
我有一个使用Pandas和列标签的DataFrame，我需要编辑它们来替换原始的列标签。
我想更改DataFrame A中的列名，其中原始列名为：
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
至
['a', 'b', 'c', 'd', 'e'].
我将编辑后的列名存储在一个列表中，但我不知道如何替换列名。
浏览 2提问于2012-07-05得票数 2399
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我在python 2.5下工作(由于外部应用程序接口，我被限制为该版本)，并希望获得与我在python 2.7下编写的以下代码相同的结果 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"lineId":[1,2,3,4], "idCaseMin": [10, 23, 40, 8], "min": [-110, -205, -80, -150], "idCaseMax": [5, 27, 15, 11], "max": [120, 150, 110, 90]})
df = df.se
浏览 21提问于2017-11-08得票数 1
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1回答
下面的代码解释了这个场景，我有一个包含3列的数据帧(df_ticker
import pandas as pd
df_ticker = pd.DataFrame({'Min_val': [22382.729,36919.205,46735.164,62247.61], 'Max_val': [36901.758,46716.06,62045.06,182727.05],
'Ticker':['$','$$','$$$','$$$$']})
df_ticker`
浏览 0提问于2018-03-16得票数 1
1回答
我使用for循环读取pandas dataframe中的列，并使用嵌套的if语句查找日期时间范围内的最小值和最大值。
我可以确定所需的datetime列，但找不到将column变量传递给dataframe.series.min()和max语句的正确方法。
import pandas as pd
data = pd.somedata()
for column in data.columns:
if data[column].dtype == 'datetime64[ns]':
data.column.min()
data.colum
浏览 5提问于2017-01-19得票数 2
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1回答
在pandas data frame中有没有一种方法可以将列中的数据存储为整数，但当我在屏幕上打印它时，会显示相应的标签。
有点像枚举映射int <=>标签
浏览 2提问于2017-04-05得票数 1
1回答
我想根据pandas dataframe中的2列获取最大值。我设法根据1个专栏而不是2个来做到这一点。 对于1列： import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name": list("ABABCD"), "value": np.arange(6)})
maxes = df.groupby(["name"]).agg("max")
df["maxvalue"]=df["name"].apply(lambda
浏览 14提问于2020-09-11得票数 1
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当我们在pandas中的dataset中创建新列时 df["Max"] = df.iloc[:, 5:7].sum(axis=1) 如果我们只获取从索引5到索引7的列，为什么我们需要传递: as所有列。
浏览 26提问于2021-08-09得票数 0
我已经在Pandas数据帧的列中存储了ndarray。现在，我需要得到ndarray的列和的最大值。然而，在Pandas中，ndarray被存储为对象('O')。因此，我不能做numpy操作。
这就是我所尝试的，但它不起作用：
def get_max_column_of_matrix(column):
return np.max(column.sum(0))
def apply_max_column_of_matrix(df):
return df.assign(
max_sum=df.apply(lambda d: get_max_colum
浏览 0提问于2019-09-30得票数 0
我在Jupyter Notebook中有以下代码：
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_colwidth', 80)
my_df.select('field_1','field_2').show()
我想增加列宽，这样就可以看到field_1和field_2的完整值。我知道我们可以对pandas数据帧使用pd.set_option('display.max_colwidth', 80)，但它对spark数据帧似乎不起作用。
有没有办法增加spark数据帧的列宽，就像我们对p
浏览 2提问于2016-08-26得票数 2
2回答
如果我使用pandas.cut生成像[0.3, 0.5), ...这样的回收箱标签，我如何按照这些回收箱的升序对数据进行排序？例如，[-0.4, -0.2)应该放在[-0.2, 0.0)之前，等等。例如：
df = pandas.DataFrame({"a": np.random.randn(10)})
# bin according to cut
df["bins"] = pandas.cut(df.a, np.linspace(-2,2,6))
现在，如何根据cut ( df["bins"]列)生成的标签对df进行排序？
浏览 2提问于2013-10-08得票数 4
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我想在多列中剪切和标签值。基本上是这样的： df[numericColumn] = pd.cut(df[numericColumn], 3, labels=["small", "medium", "big"]) 我找到了这个代码(它可以工作)，但没有做我想要的标签，当我将bin替换为标签错误时，我说我需要包括一个bin df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4))
df.apply(pd.cut, bins=[0,0.5,1]) 有没有办法在pandas中剪切标签多列？
浏览 10提问于2021-01-13得票数 2
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我有一个>4k列的pyspark df，没有任何标签/标题。根据列值，我需要对每一列应用特定的操作。
我使用pandas也做了同样的事情，但我不想使用pandas，而是想直接在spark dataframe上应用列转换。如果df有大于4k的列而没有任何label.also，我不想在特定的df列索引上应用转换。
浏览 4提问于2017-02-08得票数 0
我正在尝试使用pandas读取csv文件，该文件有一个名为Tags的列，它由用户提供的标签组成，并具有-，""，'',1950's，16世纪的标签。由于这些是用户提供的，因此也有许多错误输入的特殊字符。问题是我无法使用pandas read_csv打开csv文件。它显示错误:Cparser，标记化数据时出错。有人能帮我把csv文件读成pandas吗？
浏览 2提问于2013-01-28得票数 8
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类似这样的DataFrame： import pandas
df = pandas.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['test1','test2','test','D','E','F'],'sex':['man','woman','woman','man','woman','man']},index=['
浏览 22提问于2021-08-06得票数 0
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我正在尝试读取木星笔记本中带有pandas.read_csv的csv文件中的特定列。我知道我感兴趣的数据从哪一行开始，并使用skiprows关键字转到该行，该行包含列标签。
但是，即使我指定了我希望使用usecols的列，但Pandas只是从列中删除值，而不是从列本身删除值。因此，如果我的test.csv如下所示：
*first 6 rows to be skipped*
1,2,3,4,5,6
a,b,c,d,e,f
A,B,C,D,E,F
片段(导入正确的模块后)
df = pandas.read_csv('test.csv', skiprows = 5, usecols
浏览 4提问于2020-01-30得票数 0
3回答
我想用熊猫来做我所有的分析，同时使用numpy，但是用Rpy2绘制我的数据。我想做所有的分析使用熊猫的数据，然后使用完全绘图R通过rpy2来绘制这些。py2，并正在使用ipython进行绘图。正确的方法是什么？
我尝试的几乎所有命令都失败了。例如：
我试图在熊猫DataFrame df的两栏之间画一张零散图。我希望在x/y轴中使用df的标签，就像如果它是一个R数据的话。有办法这样做吗？当我尝试用r.plot做这件事时，我得到了一个胡言乱语的情节：
In: r.plot(df.a, df.b) # df is pandas DataFrame
产量：
Out: rpy2.rinter
浏览 3提问于2013-02-01得票数 13
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import polars as pl
import pandas as pd
A = ['a','a','a','a','a','a','a','b','b','b','b','b','b','b']
B = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]
df = pl.DataFrame({'cola':A,
浏览 5提问于2022-01-25得票数 -1
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我有一个Pandas，它有两个我感兴趣的列:一个分类标签和一个时间戳。我所要做的大概也适用于有序的数值数据。数据已按时间戳按升序排序。我想找出哪个标签跨越最长的时间窗口，并只选择与其相关的值，在原始数据。
我尝试过按标签对df进行分组，成功地计算了差异并选择了最大(最长时间窗口)，但是我很难找到一个表达式来使用这些信息在原始df中选择相应的值。
以数值为例来考虑这个例子：
d = {'cat': ['A','A','A','A','A','A','B','B&
浏览 0提问于2021-05-31得票数 1
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我有一个数据格式：
df =
A B C D E
--- --- --- --- ---
0 J969 I279 D65 -1 -1
1 C56 A419 I279 C221 -1
2 R068 D65 N009 -1 -1
3 C56 T107 J969 R068 N009
我需要能够对所有列中的标签进行编码。如果标签与数据same中任何位置的另一个标签(例如，列A行0和列C行3)匹配，则必须将它们编码为相同的编号。因此：
A B C D
浏览 0提问于2018-04-16得票数 2
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我有一个DataFrame，包含2列有序的分类数据(属于同一类别)。我想要构造另一列，其中包含前2列的分类最大值。我设置了以下内容。
import pandas as pd
from pandas.api.types import CategoricalDtype
import numpy as np
cats = CategoricalDtype(categories=['small', 'normal', 'large'], ordered=True)
data = {
'A': ['normal',
浏览 1提问于2020-03-18得票数 0
如何使用DataFrame ()函数简单地重命名pandas rename中的MultiIndex列？
让我们看一个例子，并创建这样一个DataFrame：
import pandas
df = pandas.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2], 'B': range(5), 'C': range(5)})
df = df.groupby("A").agg({"B":["min","max"],"C":"mean"})
pr
浏览 2提问于2018-11-27得票数 3
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