python - 我可以在所有情况下使用 idxmax() 代替 argmax() 吗？

Question

我发现 idxmax() 在 argmax() 不起作用的情况下有效(例如在整个数据帧上)，但是在某些情况下我需要 argmax()？如果不是，我会把它从我的脑海中抹去。

Answer 1

有区别。 pd.DataFrames和pd.Series有一个索引，该索引可能不连续，例如[0 ... n) ，但是当您在创建过程中未指定它时。因此人们常常将它们混淆。

考虑这个抛物线

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series(16 - np.arange(-4,5) ** 2)

0     0
1     7
2    12
3    15
4    16
5    15
6    12
7     7
8     0
dtype: int64

标签设置为 [0 ... 9) ，因为我们没有指定它们。在这种情况下，data.argmax()和data.idxmax()结果是4 ，因为这是 16 的整数位置和标签.

但是，如果我们过滤掉奇数值，则索引不再连续:

filtered = data[data % 2 == 0]

0     0
2    12
4    16
6    12
8     0
dtype: int64

在这里，filtered.argmax()返回2而filtered.idxmax()返回4 .

当您想要引用 data 时，这一点尤其重要。 ，使用从 filtered 中提取的条目。即data.loc[4]将通过未过滤的版本返回找到的值。