Pandas DataFrame DataFrame.max()関数

  1. pandas.DataFrame.max() の構文:
  2. コード例:列軸に沿って最大値を見つけるための DataFrame.max() メソッド
  3. コード例:行軸に沿って最大値を見つけるための DataFrame.max() メソッド
  4. コード例: NaN 値を無視して最大値を取得する DataFrame.max() メソッド

Python Pandas DataFrame.max() 関数は、指定された軸の DataFrame オブジェクトの最大値を計算します。

pandas.DataFrame.max() の構文:

DataFrame.max( axis=None, 
                skipna=None, 
                level=None, 
                numeric_only=None, 
                **kwargs)

パラメーター

axis 行(axis = 0)または列(axis = 1)に沿って最大値を見つける
skipna ブール。NaN 値を除外する(skipna=True)または NaN 値を含める(skipna=False
level 軸が MultiIndex の場合、特定のレベルとともにカウントします
numeric_only ブール。numeric_only=True の場合、floatint、および boolean 列のみを含めます
**kwargs 関数への追加のキーワード引数。

戻り値

level が指定されていない場合は、要求された軸の最大値の Series を返し、それ以外の場合は最大値の DataFrame を返します。

コード例:列軸に沿って最大値を見つけるための DataFrame.max() メソッド

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)

出力:

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

XY の両方の列の最大値を取得し、最後に各列の最大値を持つ Series オブジェクトを返します。

Pandas で DataFrame の特定の列の最大値を見つけるには、その列に対してのみ max() 関数を呼び出します。

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)

出力:

DataFrame:
   X  Y
0  1  4
1  2  3
2  2  8
3  3  4
Max of Each Column:
3

DataFrame の列 X の値の最大値のみを示します。

コード例:行軸に沿って最大値を見つけるための DataFrame.max() メソッド

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)

出力:

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

すべての行の最大値を計算し、最後に各行の最大値を持つ Series オブジェクトを返します。

コード例: NaN 値を無視して最大値を取得する DataFrame.max() メソッド

skipna パラメータのデフォルト値、つまり skipna=True を使用して、NaN 値を無視して、指定された軸に沿った DataFrame の最大値を取得ます。

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)

出力:

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

skipna = True を設定すると、DataFrameNaN は無視されます。これにより、NaN 値を無視して列軸に沿った DataFrame の最大値を計算できます。

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)

出力:

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

ここでは、列 XNaN 値が存在するため、列 X の最大値の NaN 値を取得します。

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