Introdução
Neste laboratório passo a passo, você aprenderá sobre o método DataFrame.idxmax() do Python pandas. Este método é usado para obter o índice da primeira ocorrência do valor máximo sobre o eixo especificado em um DataFrame. Ele exclui quaisquer valores nulos ou ausentes no cálculo.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias e criar um DataFrame
Primeiro, importe a biblioteca pandas usando a instrução import:
import pandas as pd
Em seguida, crie um DataFrame usando o construtor pd.DataFrame():
df = pd.DataFrame({'Marks_1': [85, 90, 45], 'Marks_2': [85, 96, 100]}, index=['Kannada', 'English', 'Science'])
Exibir o DataFrame
Para ver o conteúdo do DataFrame, use a função print():
print(df)
Utilizar o método DataFrame.idxmax() para obter o índice do valor máximo sobre o eixo das linhas
Para obter o índice do valor máximo em cada coluna, use o método idxmax() no DataFrame:
print(df.idxmax())
Utilizar o método DataFrame.idxmax() para obter o índice do valor máximo sobre o eixo das colunas
Para obter o índice do valor máximo em cada linha, use o método idxmax() no DataFrame e especifique o parâmetro axis="columns":
print(df.idxmax(axis="columns"))
Resumo
Neste laboratório, você aprendeu sobre o método DataFrame.idxmax() do pandas em Python. Este método é usado para obter o índice da primeira ocorrência do valor máximo sobre o eixo especificado em um DataFrame. Seguindo os passos fornecidos, você foi capaz de importar as bibliotecas necessárias, criar um DataFrame e usar o método idxmax() para obter os valores de índice desejados. Este método é útil para analisar dados e encontrar a localização dos máximos em um DataFrame.