Pandas DataFrame DataFrame.max() Fonction

1. Syntaxe de pandas.DataFrame.max():
2. Exemples de codes: méthode DataFrame.max() pour trouver max le long de l’axe des colonnes
3. Exemples de codes: méthode DataFrame.max() pour trouver max le long de l’axe Row
4. Exemples de codes: méthode DataFrame.max() pour trouver max en ignorant les valeurs NaN

Python Pandas DataFrame.max(), la fonction calcule la valeur maximale des valeurs de l’objet DataFrame sur l’axe spécifié.

Syntaxe de pandas.DataFrame.max():

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

Paramètres

Revenir

Si le level n’est pas spécifié, retournez Series du maximum des valeurs pour l’axe demandé, sinon retournez DataFrame des valeurs maximales.

Exemples de codes: méthode DataFrame.max() pour trouver max le long de l’axe des colonnes

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)

Production:

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

Il obtient la valeur maximale pour les deux colonnes X et Y et retourne finalement un objet Series avec le maximum de chaque colonne.

Pour trouver le maximum d’une colonne particulière de DataFrame dans Pandas, nous appelons la fonction max() pour cette colonne uniquement.

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)

Production:

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

Il ne donne que le maximum de valeurs de la colonne X dans le DataFrame.

Exemples de codes: méthode DataFrame.max() pour trouver max le long de l’axe Row

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)

Production:

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

Il calcule le max pour toutes les lignes et retourne finalement un objet Series avec le max de chaque ligne.

Exemples de codes: méthode DataFrame.max() pour trouver max en ignorant les valeurs NaN

Nous utilisons la valeur par défaut du paramètre skipna c’est-à-dire skipna = True pour trouver le maximum de DataFrame le long de l’axe spécifié en ignorant les valeurs de NaN.

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)

Production:

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

Si nous définissons skipna = True, il ignore le NaN dans la trame de données. Il nous permet de calculer le maximum de DataFrame le long de l’axe de la colonne en ignorant les valeurs de NaN.

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)

Production:

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

Ici, nous obtenons une valeur de NaN pour la valeur maximale de la colonne X car la colonne X contient une valeur de NaN.