如何在Pandas中查找连接数据帧中列/行组合的最大值

在Pandas中，可以使用idxmax()函数来查找连接数据帧中列/行组合的最大值。

对于列组合的最大值，可以使用idxmax()函数与max()函数结合使用。首先，使用max()函数找到每一列的最大值，然后使用idxmax()函数找到对应的列名。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找列组合的最大值
max_value = df.max().max()
max_columns = df.max().idxmax()

print("列组合的最大值:", max_value)
print("最大值所在的列名:", max_columns)

对于行组合的最大值，可以使用idxmax()函数与max()函数的axis参数结合使用。设置axis=1，表示按行进行计算。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找行组合的最大值
max_value = df.max(axis=1).max()
max_rows = df.max(axis=1).idxmax()

print("行组合的最大值:", max_value)
print("最大值所在的行索引:", max_rows)

以上代码中，max()函数用于计算每一列或每一行的最大值，idxmax()函数用于找到最大值所在的列名或行索引。

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