pandas 0.23 - Series.argmax()

pandas.Series.argmax




pandas

pandas.Series.argmax

Series.argmax(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs) [source]
संस्करण 0.21.0 के बाद से पदावनत:
'argmax' पदावनत है, इसके बजाय 'idxmax' का उपयोग करें। 'Argmax' का व्यवहार
भविष्य में अधिकतम स्थिति को वापस करने के लिए सही किया जाएगा। अब अधिकतम की स्थिति प्राप्त करने के लिए 'series.values.argmax' का उपयोग करें।

अधिकतम मान की पंक्ति लेबल लौटाएं।

यदि कई मान अधिकतम के बराबर हैं, तो उस मान के साथ पहली पंक्ति लेबल वापस आ जाती है।

पैरामीटर:

स्किपना : बूलियन, डिफॉल्ट ट्रू

NA / शून्य मानों को छोड़ दें। यदि पूरी श्रृंखला एनए है, तो परिणाम एनए होगा।

अक्ष : int, डिफ़ॉल्ट ०

DataFrame.idxmax के साथ संगतता के लिए। श्रृंखला पर आवेदन के लिए निरर्थक।

* आर्ग्स, ** क्वार्ग्स

अतिरिक्त कीवर्स का कोई प्रभाव नहीं होता है, लेकिन NumPy के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जा सकता है।

यह दिखाता है:
idxmax : Index of maximum of values.
जन्म देती है:

ValueError

यदि श्रृंखला खाली है।

यह भी देखें

numpy.argmax
दिए गए अक्ष के साथ अधिकतम मानों के सूचकांक लौटें।
DataFrame.idxmax
अनुरोधित अक्ष पर अधिकतम होने की पहली घटना का रिटर्न इंडेक्स।
Series.idxmin
न्यूनतम मूल्यों की पहली घटना का रिटर्न इंडेक्स लेबल

टिप्पणियाँ

यह विधि ndarray.argmax की श्रृंखला संस्करण है। यह विधि अधिकतम का लेबल लौटाती है, जबकि ndarray.argmax स्थिति लौटाता है। स्थिति प्राप्त करने के लिए, series.values.argmax() उपयोग करें।

उदाहरण

>>> s = pd.Series(data=[1, None, 4, 3, 4],
...               index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
>>> s
A    1.0
B    NaN
C    4.0
D    3.0
E    4.0
dtype: float64
>>> s.idxmax()
'C'

यदि skipna गलत है और डेटा में NA मान है, तो फ़ंक्शन nan लौटाता है।

>>> s.idxmax(skipna=False)
nan