df.idxmax() 沿轴(行或列)返回最大值,但我希望 arg_max(df) 覆盖整个数据帧,它返回一个元组(行、列)。
我想到的用例是特征选择,其中我有一个相关矩阵并希望“递归地”删除具有最高相关性的特征。我预处理相关矩阵以考虑其绝对值并将对角线元素设置为 -1。然后我建议使用 rec_drop,它递归地从具有最高相关性的特征对中删除一个(受截止值:max_allowed_correlation),并返回最终的特征列表。例如:
S = S.abs()
np.fill_diagonal(S.values,-1) # so that max can't be on the diagonal now
S = rec_drop(S,max_allowed_correlation=0.95)
def rec_drop(S, max_allowed_correlation=0.99):
max_corr = S.max().max()
if max_corr<max_allowed_correlation: # base case for recursion
return S.columns.tolist()
row,col = arg_max(S) # row and col are distinct features - max can't be on the diagonal
S = S.drop(row).drop(row,axis=1) # removing one of the features from S
return rec_drop(S, max_allowed_correlation)
最佳答案
假设您的所有 pandas 表都是数字的,您可以做的是转换为它的 numpy 解释并从那里提取最大位置。但是,numpy 的 argmax
适用于扁平化数据,因此您需要解决以下问题:
# Synthetic data
>>> table = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3))
>>> table
0 1 2
0 0.367720 0.235935 0.278112
1 0.645146 0.187421 0.324257
2 0.644926 0.861077 0.460296
3 0.035064 0.369187 0.165278
4 0.270208 0.782411 0.690871
[5 rows x 3 columns
将表转换为 numpy 数据并计算 argmax:
>>> data = table.as_matrix()
>>> amax = data.argmax() # 7 in this case
>>> row, col = (amax//data.shape[1], amax%data.shape[1])
>>> row, col
(2, 1)
关于python - 获取 pandas 数据框中最大条目的行名和列名 (argmax),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27264542/