pandas.Series.argmax#

Series.argmax(ось=None, skipna=True, *args, **kwargs)[источник]#

Возвращает целочисленную позицию наибольшего значения в Series.

Если максимум достигается в нескольких позициях, возвращается первая позиция строки.

Параметры:

ось{None}: Не используется. Параметр необходим для совместимости с DataFrame.
skipnabool, по умолчанию True: Исключать значения NA/null при отображении результата.
*args, **kwargs: Дополнительные аргументы и ключевые слова для совместимости с NumPy.

Возвращает:

int: Позиция строки максимального значения.

Смотрите также

Series.argmax: Возвращает позицию максимального значения.
Series.argmin: Возвращает позицию минимального значения.
numpy.ndarray.argmax: Эквивалентный метод для массивов numpy.
Series.idxmax: Возвращает метку индекса максимальных значений.
Series.idxmin: Возвращает метку индекса минимальных значений.

Примеры

Рассмотрим набор данных, содержащий калории злаков

>>> s = pd.Series({'Corn Flakes': 100.0, 'Almond Delight': 110.0,
...                'Cinnamon Toast Crunch': 120.0, 'Cocoa Puff': 110.0})
>>> s
Corn Flakes              100.0
Almond Delight           110.0
Cinnamon Toast Crunch    120.0
Cocoa Puff               110.0
dtype: float64

>>> s.argmax()
2
>>> s.argmin()
0

Максимальное количество калорий в хлопьях — третий элемент, а минимальное количество калорий в хлопьях — первый элемент, поскольку series имеет нулевую индексацию.