PandasのDataFrameで最大値を取得する[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

PandasはPythonのデータ分析ライブラリであり、データの操作や処理において非常に便利です。Pandasの中でもDataFrameは、テーブル形式のデータを扱うためのデータ構造です。この記事では、PandasのDataFrameを使って最大値を取得する方法について説明します。

DataFrameの全体的な最大値を取得する: max()メソッド

DataFrameの全体的な最大値を取得するには、max()メソッドを使用します。このメソッドをDataFrameオブジェクトに対して呼び出すことで、各列ごとの最大値を取得することができます。以下に例を示します。

import pandas as pd
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# 全体的な最大値を取得する
max_value = df.max()
print(max_value)

上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。

A    3
B    6
C    9
dtype: int64

このように、max()メソッドは各列ごとの最大値を返します。

DataFrameの列ごとの最大値を取得する: max()メソッドとaxisパラメータ

DataFrameの列ごとの最大値を取得する場合、max()メソッドにaxisパラメータを指定する必要があります。デフォルトではaxis=0となっており、列ごとの最大値が返されます。

import pandas as pd
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# 列ごとの最大値を取得する
max_value = df.max(axis=0)
print(max_value)

上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。

A    3
B    6
C    9
dtype: int64

このように、axis=0を指定することで列ごとの最大値を取得することができます。

DataFrameの行ごとの最大値を取得する: max()メソッドとaxisパラメータ

DataFrameの行ごとの最大値を取得する場合、max()メソッドにaxis=1というパラメータを指定します。

import pandas as pd
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# 行ごとの最大値を取得する
max_value = df.max(axis=1)
print(max_value)

上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。

0    7
1    8
2    9
dtype: int64

このように、axis=1を指定することで行ごとの最大値を取得することができます。

DataFrameで最大値が格納されている場所を知る: idxmax()メソッド

DataFrameで最大値が格納されている場所（行と列のインデックス）を知るには、idxmax()メソッドを使用します。

import pandas as pd
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# 最大値が格納されている場所を知る
max_index = df.idxmax()
print(max_index)

上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。