Метод max() в DataFrame библиотеки Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы узнаем о методе max() в DataFrame библиотеки Pandas. Этот метод используется для нахождения максимального значения в DataFrame. Мы рассмотрим синтаксис, параметры и примеры использования этого метода.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Создание DataFrame

Сначала создадим DataFrame, чтобы понять метод max() и как он работает. Мы будем использовать следующий код:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [0, 52, 78], "B": [77, 45, 96], "C": [16, 23, 135], "D": [17, 22, 56]})

print(df)

Этот код создает DataFrame с четырьмя столбцами: A, B, C и D. Каждый столбец содержит три значения.

Найти максимальные значения по оси индекса

Далее найдем максимальные значения по оси индекса (строк) DataFrame. Мы передадим axis=0 в качестве параметра методу max(). См. код ниже:

max_values = df.max(axis=0)

print(max_values)

Этот код выводит максимальные значения по оси индекса для каждого столбца.

Найти максимальные значения по оси столбца

Теперь найдем максимальные значения по оси столбца (столбцам) DataFrame. Мы передадим axis=1 в качестве параметра методу max(). См. код ниже:

max_values = df.max(axis=1)

print(max_values)

Этот код выводит максимальные значения по оси столбца для каждой строки.

Включать пустые значения

Иногда наш DataFrame может содержать пустые значения. Чтобы включать пустые значения при вычислении максимума, мы можем использовать параметр skipna=False. См. код ниже:

df = pd.DataFrame({"A": [0, None, 78], "B": [77, 45, None], "C": [16, 23, None], "D": [17, 22, 56]})

max_values = df.max(axis=0, skipna=False)

print(max_values)

Этот код выводит максимальные значения по оси индекса, включая пустые значения.

Исключать пустые значения

Чтобы исключить пустые значения при вычислении максимума, мы можем использовать параметр skipna=True. См. код ниже:

df = pd.DataFrame({"A": [0, None, 78], "B": [77, 45, None], "C": [16, 23, None], "D": [17, 22, 56]})

max_values = df.max(axis=0, skipna=True)

print(max_values)

Этот код выводит максимальные значения по оси индекса, исключая пустые значения.

Резюме

В этом практическом занятии мы изучили метод max() в DataFrame библиотеки Pandas. Мы узнали, как искать максимальные значения по оси индекса и оси столбца, включая или исключая пустые значения. Метод max() полезен для нахождения наибольших значений в DataFrame и может быть применен в различных сценариях. Обязательно ознакомьтесь с синтаксисом и параметрами метода max(), чтобы использовать его эффективно в своих проектах.