在这个循序渐进的实验中，你将学习 Python pandas 的 DataFrame.idxmax() 方法。该方法用于获取 DataFrame 中沿指定轴的最大值首次出现的索引。在计算过程中，它会排除任何空值或缺失值。
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有时，你可能需要等待几秒钟，直到 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。
如果你在学习过程中遇到问题，随时可以咨询 Labby。实验结束后请提供反馈，我们将及时为你解决问题。
首先，使用 import 语句导入 pandas 库：
import pandas as pd接下来，使用 pd.DataFrame() 构造函数创建一个 DataFrame：
df = pd.DataFrame({'Marks_1': [85, 90, 45], 'Marks_2': [85, 96, 100]}, index=['Kannada', 'English', 'Science'])要查看 DataFrame 的内容，可以使用 print() 函数：
print(df)要获取每列中最大值的索引，可以在 DataFrame 上使用 idxmax() 方法：
print(df.idxmax())要获取每行中最大值的索引，可以在 DataFrame 上使用 idxmax() 方法，并指定 axis="columns" 参数：
print(df.idxmax(axis="columns"))在本实验中，你学习了 Python pandas 的 DataFrame.idxmax() 方法。该方法用于获取 DataFrame 中指定轴上最大值第一次出现的索引。通过按照提供的步骤操作，你能够导入必要的库、创建 DataFrame，并使用 idxmax() 方法获取所需的索引值。该方法对于分析数据并查找 DataFrame 中最大值的位置非常有用。