Pandas DataFrame DataFrame.max() 함수

  1. pandas.DataFrame.max()의 구문 :
  2. 예제 코드: 열 축을 따라 최대 값을 찾는DataFrame.max()메서드
  3. 예제 코드: 행 축을 따라 최대 값을 찾는DataFrame.max()메서드
  4. 예제 코드: NaN 값을 무시하고 최대 값을 가져 오는DataFrame.max()메서드

Python Pandas DataFrame.max() 함수는 DataFrame 객체 값의 최대 값을 계산합니다. 지정된 축.

pandas.DataFrame.max()의 구문 :

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

매개 변수

axis (axis=0) 또는(axis=1)을 따라 최대 값 찾기
skipna 부울. NaN 값 (skipna=True)을 제외하거나NaN 값 (skipna=False)을 포함합니다.
level 축이 MultiIndex인 경우 특정 수준과 함께 계산
numeric_only 부울. numeric_only = True의 경우float,intboolean 열만 포함합니다.
**kwargs 함수에 대한 추가 키워드 인수입니다.

반환

level이 지정되지 않은 경우 요청 된 축에 대한 최대 값의Series를 반환하고, 그렇지 않으면 최대 값의DataFrame을 반환합니다.

예제 코드: 열 축을 따라 최대 값을 찾는DataFrame.max()메서드

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)

산출:

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 모두에 대한 최대 값을 가져오고 마지막으로 각 열의 최대 값이있는Series 객체를 반환합니다.

Pandas에서DataFrame의 특정 열의 최대 값을 찾으려면 해당 열에 대해서만max()함수를 호출합니다.

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)

산출:

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

DataFrame에서 X열의 최대 값만 제공합니다.

예제 코드: 행 축을 따라 최대 값을 찾는DataFrame.max()메서드

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)

산출:

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

모든 행의 최대 값을 계산하고 마지막으로 각 행의 최대 값을 가진Series 객체를 반환합니다.

예제 코드: NaN 값을 무시하고 최대 값을 가져 오는DataFrame.max()메서드

skipna 매개 변수의 기본값, 즉skipna=True를 사용하여NaN 값을 무시하고 지정된 축을 따라DataFrame의 최대 값을 찾습니다.

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)

산출:

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=True를 설정하면 데이터 프레임의NaN을 무시합니다. NaN값을 무시하고 열 축을 따라 DataFrame의 최대 값을 계산할 수 있습니다.

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)

산출:

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

여기서 우리는 열XNaN 값이 존재하므로X 열의 최대 값에 대한NaN 값을 얻습니다.

관련 문장 - Pandas DataFrame

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