PANDAS ARGMAX

Uma função chamada argmax () está disponível no construtor de pandas para determinar onde o valor máximo de série/dataframe está localizado. O método argmax () retorna um valor inteiro que designa a localização do maior valor. Vamos ver a sintaxe para o índice, série e dataframe.

Sintaxe:

Índice -

Pandas.Índice.argmax (eixo = nenhum)

Series -

Pandas.Série_Object.argmax (eixos = 0, skipna = true, *args, ** kwargs)

Quadro de dados -

Pandas.Dataframe_object ['coluna'].argmax ()

Parâmetros:

1. Onde o skipna O parâmetro exclui os valores de Na/nula, o resultado é Na se a série inteira for na.
2. eixo: Para ser compatível com o DataFrame.idxmax, uso redundante com a série.
3. Palavras -chave adicionais *args e ** Kwargs não têm impacto. No entanto, eles podem ser aceitos para compatibilidade Numpy.
4. idxmax: O índice do valor mais alto é retornado.

Exemplo 1: Index ()

Crie um índice que armazena 7 valores que incluem os valores de nenhum/nan.

1. Retorne a posição do índice de valor máximo, ignorando os valores da NAN.
2. Retornar a posição do índice de valor máximo, considerando os valores da NAN.

Importar pandas
importar numpy
# Crie o índice
lojas = pandas.ÍNDICE ([10,345,67,89,90, nenhum, Numpy.nan])
Imprimir (lojas, "\ n")
# Retorne a posição máxima do índice do elemento
Impressão (lojas.argmax (), "\ n")
# Retorne a posição máxima do índice do elemento, considerando os valores da NAN
Impressão (lojas.argmax (skipna = false))

Saída:

Explicação:
Primeiro, exibimos o índice inteiro.

1. Na segunda saída, 345 é o maior valor entre 7 valores e sua posição de índice é 1.
2. Na última saída, consideramos os valores da NAN. Como há um valor de nan, -1 é retornado.

Exemplo 2: Série ()

Crie uma série de pandas chamada “lojas” que armazena 5 valores que incluem o valor da nan.

1. Retorne a posição do índice de valor máximo, ignorando os valores da NAN.
2. Retornar a posição do índice de valor máximo, considerando os valores da NAN.

Importar pandas
importar numpy
# Considere os dados da série
lojas = pandas.Série ([100,45,67,78, Numpy.nan])
Imprimir (lojas, "\ n")
# Retorne a posição máxima do índice do elemento
Impressão (lojas.argmax (), "\ n")
# Retorne a posição máxima do índice do elemento, considerando os valores da NAN
Impressão (lojas.argmax (skipna = false))

Saída:

Explicação:
Primeiro, exibimos toda a série.

1. Na segunda saída, 100 é o maior valor entre 5 valores e sua posição de índice é 0.
2. Na última saída, consideramos os valores da NAN. Como há um valor de nan na última posição, -1 é devolvido.

Exemplo 3: DataFrame ()

Até agora, vimos como encontrar a posição do índice do valor máximo, agora veremos como encontrá -lo na coluna DataFrame. Crie rapidamente um quadro de dados de pandas chamado "Resultados", que armazena 4 colunas e 5 linhas que não têm valores de nenhum/nan.

1. Retorne a posição do índice de valor máximo, ignorando os valores da NAN.
2. Retornar a posição do índice de valor máximo, considerando os valores da NAN.

Importar pandas
importar numpy
Resultados = pandas.Dataframe ([["interno", 98, "passa", numpy.nan],
["Interno", 45, "Fail", nenhum],
["Externo", nenhum, "passa", nenhum],
["Externo", Numpy.nan, "passa", nenhum],
[Nenhum, 18, "Fail", 90]],
colunas = ["Exame", "Score", "Res", "Other"],
índice = ['ram', 'sravan', 'govind', 'anup', 'bob']
)
Imprimir (resultados, "\ n")
# Retorne a posição máxima do índice do elemento na coluna "Exame"
Imprimir (resultados ['Outro'].argmax ())
# Retorne a posição do índice de elemento máximo na coluna "Score"
Impressão (Resultados ['Score'].argmax ())

Saída:

Explicação:

Primeiro, exibimos todo o quadro de dados.

1. Na segunda saída, 90.0 é o maior valor entre 5 valores na coluna “Outro”. Sua posição de índice é 4.
2. Na última saída, 98.0 é o maior valor entre 5 valores na coluna "Marks". Sua posição de índice é 0.

Conclusão

Este artigo mostrou como localizar a localização do índice do valor máximo (ou valores) em um quadro de dados ou série usando o índice.função argmax (), série.argmax e dataframe ['coluna'].Argmax funciona neste tutorial. Inicialmente, mostramos como compreender os parâmetros da função antes de descobrir como usar a função argmax () em várias funções internas do Python.