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如何在最大值索引 idxmax() 之前找到索引？

如何在最大值索引 idxmax() 之前找到索引？

我有一個以 CountryName 為索引的數(shù)據(jù)框，并將其 GDP 的值作為列。我試圖找到最大 GDP 國家之前的指數(shù)（國家名稱）。CountryName   GDP US             350UK             370 Australia      340 Germany        500 France         450如果我這樣做，df['GDP'].idxmax()它會返回Germany。但是有沒有簡單的返回方法Australia？（最大索引之前的索引）。
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3 回答

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隔江千里

TA貢獻1906條經(jīng)驗 獲得超10個贊

shift在這種情況下，數(shù)據(jù)幀的方法可以幫助您解決問題。


# Initialize dataframe

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({

    'CountryName': ['US', 'UK', 'Australia', 'Germany', 'France'],

    'GDP': [350, 370, 340, 500, 450],

})

df = df.set_index('CountryName')


# Get the index value of the row directly before the row with max 'GDP' value

target = df['GDP'].shift(-1).idxmax()

結(jié)果如下：


In [1]: target

Out[1]: 'Australia'


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反對 回復(fù) 2021-09-14
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繁華開滿天機

TA貢獻1816條經(jīng)驗 獲得超4個贊

您可以使用np.ndarray.argmax索引并為其編制索引：

res = df.index[df['GDP'].values.argmax() - 1]  # Australia


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反對 回復(fù) 2021-09-14
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夢里花落0921

TA貢獻1772條經(jīng)驗 獲得超6個贊

這行得通嗎？


df = pd.DataFrame({'CountryName': ['US', 'UK', 'Australia', 'Germany', 'France'], 'GDP': [350, 370, 340, 500, 450]})

print(df['CountryName'][df['GDP'].idxmax()-1])

# Australia

我可以看到的一個問題是，最高的GDP索引0是否會返回數(shù)據(jù)框中的CountryName位置-1或最后一個國家/地區(qū)。


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反對 回復(fù) 2021-09-14
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