,可以使用idxmax()
函数来实现。idxmax()
函数返回指定列中最大值所在的行索引。
首先,我们需要导入Pandas库并创建一个DataFrame对象。假设我们有一个名为df
的DataFrame,其中包含多个列。
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
接下来,我们可以使用idxmax()
函数来查找每列的最大值所在的行索引。通过指定axis=0
参数,我们可以在每列中查找最大值。
# 查找每列的最大值所在的行索引
max_indices = df.idxmax(axis=0)
max_indices
是一个Series对象,其中包含每列最大值所在的行索引。我们可以通过遍历max_indices
来获取每列的最大值所在的行索引。
# 遍历max_indices获取每列的最大值所在的行索引
for column, index in max_indices.items():
print(f"列 {column} 的最大值所在的行索引为 {index}")
输出结果如下:
列 A 的最大值所在的行索引为 4
列 B 的最大值所在的行索引为 4
列 C 的最大值所在的行索引为 4
这样,我们就可以找到每列的最大值所在的行索引了。
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