Pandas 数据帧max()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-max-method

在本教程中，我们将讨论和学习 PandasDataFrame.max()的方法。此方法可用于获取请求轴上的最大值。它返回序列，如果指定了级别，它将返回数据帧。

下图显示了DataFrame.max()方法的语法。

句法

DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

因素

轴:表示索引或列轴，索引为“0”，列为“1”。当axis=0功能应用于index轴时，以及当axis=1功能应用于column轴时。

skipna: 代表布尔(真或假)。默认值为“无”。如果该参数为True，则在计算结果时，排除所有 NA/null 值。

级别:代表 int 或级别名称，默认值为 None。如果数据帧是一个多索引，则它与特定级别一起计算，并折叠成一个系列。

仅限数值:布尔(真或假)，默认值为无。如果此参数为True，则仅包括浮点、整数、布尔列。

**kwargs :要传递给函数的附加关键字参数。

示例:查找数据帧的最大值

让我们创建一个数据帧，通过在DataFrame.max()方法中指定参数axis=0 来获得index轴上的最大值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,52,78],"B":[77,45,96],"C":[16,23,135],"D":[17, 22, 56]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.max(axis=0))

-数据帧为- A B C D 0 77 16 17 1 52 45 23 22 2 78 96 135 56 - A 78 B 96 C 135 D 56 数据类型:int64

示例:在column轴上使用DataFrame.max()方法找到数据帧的最大值

让我们创建一个数据帧，通过在DataFrame.max()方法中指定参数axis=1 来获得列轴上的最大值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,52,78],"B":[77,45,96],"C":[16,23,135],"D":[17, 22, 56]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.max(axis=1))

-数据帧为- A B C D 0 0 77 16 17 1 52 45 23 22 2 78 96 135 56 - 0 77 1 52 2 135 数据类型:int64

示例:查找数据帧的最大值，包括空值

让我们创建一个具有空值的数据帧，并通过在DataFrame.max()方法中传递参数skipna=False 来获得除空值之外的index轴上的最大值。在计算结果时，它包括所有的 NA/null 值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,None,78],"B":[77,45,None],"C":[16,23,None],"D":[17, 22, 56]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.max(axis=0,skipna=False))

-数据帧为- A B C D 0 0.0 77.0 16.0 17 1 NAn 45.0 23.0 22 2 78.0 NAn 56 - A NAn B NAn C NAn D 56.0 数据类型:float64

示例:查找除空值之外的最大值

让我们创建一个具有空值的数据帧，并通过在DataFrame.max()方法中传递参数skipna=True 来获得除空值之外的index轴上的最大值。在计算结果时，它会排除所有 NA/null 值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,None,78],"B":[77,45,None],"C":[16,23,None],"D":[17, 22, 56]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.max(axis=0,skipna=True))

-数据帧为- A B C D 0 0.0 77.0 16.0 17 1 NaN 45.0 23.0 22 2 78.0 NaN 56 - A 78.0 B 77.0 C 23.0 D 56.0 数据类型:float64

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.max()方法。我们学习了语法、参数，并将该方法应用于数据帧，以理解 DataFrame.max()方法。