Series的idxmax和argmax
转载至:https://www.cnblogs.com/liulangmao/p/9211537.html
pandas Series 的 argmax 方法和 idxmax 方法用于获取 Series 的最大值的索引值:
举个栗子:
有一个pandas Series,它的索引是国家名,数据是就业率,要找出就业率最高的国家:
![](/assets/blank.gif)
import pandas as pdcountries = ['Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola','Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria','Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh','Barbados', 'Belarus', 'Belgium', 'Belize','Benin', 'Bhutan', 'Bolivia', 'Bosnia and Herzegovina', ]employment_values = [55.70000076, 51.40000153, 50.5 , 75.69999695,58.40000153, 40.09999847, 61.5 , 57.09999847,60.90000153, 66.59999847, 60.40000153, 68.09999847,66.90000153, 53.40000153, 48.59999847, 56.79999924,71.59999847, 58.40000153, 70.40000153, 41.20000076, ]# Employment data in 2007 for 20 countries employment = pd.Series(employment_values, index=countries)
![](/assets/blank.gif)
可以这样做:
max_country = employment.idxmax() max_country = employment.argxmax() # 结果: 'Angola'
如果是一个没有索引值的Series,则返回它的位置索引:
pure_employment = pd.Series(employment_values) print(pure_employment.argmax()) print(pure_employment.idxmax())# 结果: 3
转载于:https://www.cnblogs.com/loubin/p/11314477.html
Series的idxmax和argmax相关推荐
- python中idx是什么意思_在python中滚动idxmax()?
参见文档: 还有一些很好的例子:In [18]: df = DataFrame(randn(1000,4),index=pd.date_range('20000101',periods=1000), ...
- python args keargs_Python metrics.silhouette_score方法代码示例
本文整理汇总了Python中sklearn.metrics.silhouette_score方法的典型用法代码示例.如果您正苦于以下问题:Python metrics.silhouette_score ...
- 从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(3)——使用Q-learning
本文目前主要是写给自己的一个笔记,接下来这段时间会逐步记录我是怎么通过学习使用TensorFlow+Keras训练神经网络自己玩儿游戏,如果能间接帮助到他人就最好不过了,不喜勿喷. 上一篇我们已经找到 ...
- Python实用技术二:数据分析和可视化
目录 一,多维数组库numpy 1,操作函数: 2,numpy数组元素增删 1)添加数组元素 2)numpy删除数组元素 3)在numpy数组中查找元素 4)numpy数组的数学运算 3,numpy ...
- 强化学习实践(2):Q Leaning
文章目录 Q?V? Q-learning: 小code 大CODE Q learning是基于Value价值函数的RL算法,Q是一个数值表,收敛后我们通过Q表选择Q值最大的动作. 在讲解Q-learn ...
- 数据分析库pandas
pandas简介 核心功能是在二维表格上做各种操作,如增删.修改.求一列数据的和.方差.中 位数.平均数等 需要numpy支持 如果有openpyxl(xlsx)或xlrd(xls)或xlwt(xls ...
- 增强学习Q-learning分析与演示(入门)
一些说明.参阅 https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1_ ...
- 数据分析pandas属性实现统计分析
import pandas as pd#加载数据 detail = pd.read_excel("./meal_order_detail.xlsx") print("de ...
- tensorflow 十四 强化学习Q-learning
一个最简单的例子: https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/80905202 深度强化学习入门:用TensorFlow构建你的第一个游戏AI: ...
- Python数据分析(全) #超长预警 #思维导图 #matplotlib #numpy #pandas
数据分析 一.基础概念及环境 1. 数据分析概念 2. anaconda 2.3 安装 2.2 基本操作 二.matplotlib 1. 简介 2. 基本要点 3. 使用方法 3.1 最简单形式 3. ...
最新文章
- php 编写线程教程,php 实现多线程
- Leetcode 648.单词替换
- 零基础入门图像语义分割必备概念整理,复制文件内容到Word观看效果更佳
- 淮北计算机考试报名,淮北2019年12月计算机等级考试报名入口/注意事项
- c++11 多线程编程(三)------ 竞争和互斥锁
- iOS底层探索之KVO(三)—自定义KVO
- WPF-使用代码创建Grid行与列,并将控件添加到Grid中的指定行指定列
- 信息论笔记(需要编辑格式)
- Python(2)——Python下载安装
- 木材材积表快速计算器_木材材积计算器下载_木材材积速算器普通分级版(电脑版)...
- Quartus 在工具栏设置功能快捷方式
- 如何建立一个快速显示桌面的快捷方式?
- 红蓝对抗--sliver 搭建
- 如何获取qq邮箱的秘钥
- git合并冲突【you have not concluded your merge】
- r语言 转录本结构及丰度_桑基图的绘制核心微生物组分类学及丰度展示
- Mac磁盘工具教程 – 抹掉并重新格式化硬盘/移动硬盘
- 科学计算与数学建模-常微分方程数值解法 思维导图
- Eclipse+Java+Swing+Mysql实现自助存取款机(ATM)系统
- CarSim仿真快速入门(二十三)-CarSimSimulink联合仿真中的 S-Function模块