idxmax函数
一篇文章带你查看并处理Pandas数据 -
首先，了解数据描述与统计是基础。通过max()、min()、mean()等函数，你可以轻松获取年龄等列的最大值、最小值和平均值。cumsum()方法则能进行累加求和，对字符串对象同样有效。describe()函数则能一次性提供多种数字统计指标。对于非数字类型，value_counts()用于统计某个值出现的次数，而idxmax和idxmin等我继续说。
mode()：找出数据中出现次数最多的值，即众数。idxmax()和idxmin()：分别返回最大值和最小值的索引，不适用于字符类型。var()和std()：var()计算样本方差，
首先，了解数据描述与统计是基础。通过max()、min()、mean()等函数，你可以轻松获取年龄等列的最大值、最小值和平均值。cumsum()方法则能进行累加求和，对字符串对象同样有效。describe()函数则能一次性提供多种数字统计指标。对于非数字类型，value_counts()用于统计某个值出现的次数，而idxmax和idxmin等我继续说。
mode()：找出数据中出现次数最多的值，即众数。idxmax()和idxmin()：分别返回最大值和最小值的索引，不适用于字符类型。var()和std()：var()计算样本方差，
寻找每行最大值的索引名，使用idxmax功能即可。对于需要遍历DataFrame列及其值的情况，df[col].items()函数非常有用。在性能优化方面，当从字典（dict）中查询数据时，利用pd.Series的query方法比直接操作更快。处理分隔数据时，例如将df.col列中的元素按照'_'分隔，可以先使用str.split()，然后通过expl希望你能满意。
max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod 使用：df.groupby('Wight2')['Height'].mean()请查阅文档，明确 all/any/mad/skew/sem/prod 函数的含义。可以解决内置聚合函数的4个问题：请使用传入字典的方法完成gb. agg (['sum'等会说。
整理20个Pandas统计函数 -
idxmax() 返回的是最大值得索引In [17]:Out[17]:In [18]:Out[18]:不能字符类型的字段使用该函数，Pandas不支持：In [19]:返回最小值所在的索引In [20]:Out[20]:In [21]:Out[21]:In [22]:不能字符类型的字段使用该函数，Pandas不支持：计算一组数据的方差，需要注意的是：numpy中的好了吧！
pivot_table( ) 也是Pandas 中一个非常有用的函数。如果对pivot_table( ) 在excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1 分为分组中有重复值和无重复值两种。无重复值的情况。先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出说完了。
Python pandas用法 -
.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引） .idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用等会说。
idxmax 返回最大值所在的自定义索引位置 df.idxmax()idxmin 返回最小值所在的自定义索引位置 df.idxmin()mean 返回每一列的平均值 等会说。
python(pandas模块)? -
1.什么是pandas? numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。numpy主要用于针对数组进行统计计算，处理数字数据比较方便。pandas除了可以处理数字数据，还可到此结束了？。
统计函数：count、sum、max、min、mean、median、mode、std、var、prod（所有值的乘积);其他计算：corr(相关性)、skew(偏度)、kurt(峰度)；举例如下：import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame([[11,13],[0,20],[24,45]],columns=list('AB'))data_1=data.cumprod()data_有帮助请点赞。