API · Pandas
Pandas DataFrame DataFrame.max() Función
La función DataFrame max() obtiene el valor máximo del objeto DataFrame sobre el eje especificado.
En esta página
La función Python Pandas DataFrame.max() calcula el valor máximo de los valores del objeto DataFrame sobre el eje especificado.
Sintaxis de pandas.DataFrame.max():
DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Parámetros
axis |
encontrar el máximo a lo largo de la fila (axis=0) o la fila (axis=1) |
skipna |
Booleana. Excluir los valores NaN (skipna=True) o incluir los valores NaN (skipna=False) |
level |
Cuenta junto con el nivel particular si el eje es MultiIndex. |
numeric_only |
Booleana. Para numeric_only = True, incluye sólo las columnas float, int y boolean. |
**kwargs |
Argumentos de palabras clave adicionales a la función. |
Retorna
Si no se especifica el level, devuelve Series del máximo de los valores para el eje solicitado, si no, devuelve DataFrame de los valores máximos.
Códigos de ejemplo: DataFrame.max() Método para encontrar el máximo a lo largo del eje de la columna
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
maxs = df.max()
print("Max of Each Column:")
print(maxs)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 2 8
3 3 4
Max of Each Column:
X 3
Y 8
dtype: int64
Obtiene el valor máximo de ambas columnas X y Y y finalmente devuelve un objeto Series con el máximo de cada columna.
Para encontrar el máximo de una columna particular de DataFrame en Pandas, llamamos a la función max() sólo para esa columna.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
maxs = df["X"].max()
print("Max of Each Column:")
print(maxs)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 2 8
3 3 4
Max of Each Column:
3
Sólo da el máximo de los valores de la columna X en el DataFrame.
Códigos de ejemplo: DataFrame.max() Método para encontrar el máximo a lo largo del eje de la fila
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, 5, 10],
'Y': [4, 3, 8, 2, 9],
'Z': [2, 7, 6, 10, 5]})
print("DataFrame:")
print(df)
maxs=df.max(axis=1)
print("Max of Each Row:")
print(maxs)
Resultado:
DataFrame:
X Y Z
0 1 4 2
1 2 3 7
2 7 8 6
3 5 2 10
4 10 9 5
Max of Each Row:
0 4
1 7
2 8
3 10
4 10
dtype: int64
Calcula el máximo de todas las filas y finalmente devuelve un objeto Series con el máximo de cada fila.
Códigos de ejemplo: DataFrame.max() Método para obtener el máximo ignorando los valores NaN
Usamos el valor por defecto del parámetro skipna, es decir, skipna=True para encontrar el máximo de DataFrame a lo largo del eje especificado ignorando los valores NaN.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, None, 3],
'Y': [4, 3, 7, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
maxs=df.max(skipna=True)
print("Max of Columns")
print(maxs)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1.0 4.0
1 2.0 3.0
2 NaN 7.0
3 3.0 4.0
Max of Columns
X 3.0
Y 7.0
dtype: float64
Si establecemos skipna=True, ignora el NaN en el dataframe. Nos permite calcular el máximo de DataFrame a lo largo del eje de la columna ignorando los valores NaN.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, None, 3],
'Y': [4, 3, 7, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
maxs=df.max(skipna=False)
print("Max of Columns")
print(maxs)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1.0 4
1 2.0 3
2 NaN 7
3 3.0 4
Max of Columns
X NaN
Y 7.0
dtype: float64
Aquí, obtenemos el valor NaN para el valor máximo de la columna X ya que la columna X tiene el valor NaN presente en ella.
