Pandas DataFrame DataFrame.max()関数
胡金庫
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.max()の構文： -
コード例：列軸に沿って最大値を求めるための
DataFrame.max()メソッド -
コード例：行軸に沿って最大値を求めるための
DataFrame.max()メソッド -
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）に沿って最大値を求める |
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、float、int、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求めるための 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
X と Y 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求めるには、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求めるための 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、DataFrame の NaN 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 X に NaN 値が存在するため、列 X の最大値の NaN 値を取得します。
著者： 胡金庫
