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从整个熊猫数据框中返回最大值,而不是基于列或行

python

我试图从整个熊猫数据框中获取最大值。我对它来自哪个行或列不感兴趣。我只对数据框中的单个最大值感兴趣。

这是我的数据框:

df = pd.DataFrame({'group1': ['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d','d','d','d'],
                        'group2': ['c','c','d','d','d','e','f','f','e','d','d','d','e'],
                        'value1': [1.1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,2,3,4],
                        'value2': [7.1,8,9,10,11,12,43,12,34,5,6,2,3]})

看起来是这样的:

   group1 group2  value1  value2
0       a      c     1.1     7.1
1       a      c     2.0     8.0
2       a      d     3.0     9.0
3       b      d     4.0    10.0
4       b      d     5.0    11.0
5       b      e     6.0    12.0
6       c      f     7.0    43.0
7       c      f     8.0    12.0
8       d      e     9.0    34.0
9       d      d     1.0     5.0
10      d      d     2.0     6.0
11      d      d     3.0     2.0
12      d      e     4.0     3.0

预期产量:

43.0

我当时假设df.max()会完成这项工作,但是它为每一列返回一个最大值,但是我对此并不感兴趣。我需要整个数据框的最大值。


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2020-12-20

共1个答案

小编典典

可以使用获得的所有的数据帧中值的最大值df.to_numpy().max(),或者pandas < 0.24.0我们使用df.values.max()

In [10]: df.to_numpy().max()
Out[10]: 'f'

最大值f而不是43.0,因为在CPython2中,

In [11]: 'f' > 43.0
Out[11]: True

在CPython2中,不同类型的对象…按其
类型名称

排序
。因此,任何str比较都比int以来更大`’str’

‘int’`。

在Python3中,字符串和整数的比较产生一个TypeError


要仅在数字列中找到最大值,请使用

df.select_dtypes(include=[np.number]).max()
2020-12-20