Pandas DataFrame 12-01. 최대/최소값이 포함된 행/열 (idxmax / idxmin)

12-01. 최대/최소값이 포함된 행/열 (idxmax / idxmin)

DataFrame.idxmax(axis=0, skipna=True)

DataFrame.idxmin(axis=0, skipna=True)

 

개요

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idxmax와 idxmin은 각각 축에서 최대/최소값의 인덱스를 반환하는 메서드입니다.

 

사용법

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기본 사용법
df.idxmax(axis=0, skipna=True)
df.idxmin(axis=0, skipna=True)
axis : {0 : index / 1:columns} 기준이 될 축입니다.
skipna : 결측치의 무시 여부입니다. True면 결측치가 포함된 열은 무시하고 False면 NaN를 출력합니다.

반응형

 

예시

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먼저 3x3짜리 객체를 만들어보겠습니다..

n=np.NaN
idx =  ['row1','row2','row3']
col =  ['col1','col2','col3']
data = [[1,2,200],[100,5,6],[7,300,n]]
df = pd.DataFrame(data, idx, col)
print(df)
>>
      col1  col2   col3
row1     1     2  200.0
row2   100     5    6.0
row3     7   300    NaN

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기본적인 사용법
axis=0인경우(기본값) 열에서 최대/최소 값에 해당되는 행을 출력합니다.

print(df.idxmax(axis=0))
>>
col1    row2
col2    row3
col3    row1
dtype: object

print(df.idxmin(axis=0))
>>
col1    row1
col2    row1
col3    row2
dtype: object

axis=1인경우 행에서 최대/최소 값에 해당되는 열을 출력합니다.

print(df.idxmax(axis=1))
>>
row1    col1
row2    col2
row3    col1
dtype: object

print(df.idxmin(axis=1))
>>
row1    col1
row2    col2
row3    col1
dtype: object

skipna인수의 사용
skipna인수는 기본값이 True로 결측값이 포함된 행/열을 연산에서 무시합니다. False일 경우 NaN를 출력하게됩니다.

print(df.idxmax(axis=1,skipna=False))
>>
row1    col1
row2    col2
row3     NaN
dtype: object