python - 从 pandas 数据帧整体返回最大值，而不是基于列或行

Question

我正在尝试从整个 Pandas 数据框中获取最大值。我对它来自哪一行或哪一列不感兴趣。我只对 DataFrame 中的单个最大值感兴趣。

这是我的数据框:

df = pd.DataFrame({'group1': ['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d','d','d','d'],
                        'group2': ['c','c','d','d','d','e','f','f','e','d','d','d','e'],
                        'value1': [1.1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,2,3,4],
                        'value2': [7.1,8,9,10,11,12,43,12,34,5,6,2,3]})

这就是它的样子:

   group1 group2  value1  value2
0       a      c     1.1     7.1
1       a      c     2.0     8.0
2       a      d     3.0     9.0
3       b      d     4.0    10.0
4       b      d     5.0    11.0
5       b      e     6.0    12.0
6       c      f     7.0    43.0
7       c      f     8.0    12.0
8       d      e     9.0    34.0
9       d      d     1.0     5.0
10      d      d     2.0     6.0
11      d      d     3.0     2.0
12      d      e     4.0     3.0

预期输出:

43.0

我假设 df.max() 会完成这项工作，但它会为每列返回一个最大值，但我对此不感兴趣。我需要整个数据帧的最大值。

Answer 1

可以使用df.to_numpy().max()获得DataFrame中所有值的最大值, 或为 pandas < 0.24.0我们使用 df.values.max() :

In [10]: df.to_numpy().max()
Out[10]: 'f'

最大值为 f而不是 43.0，因为在 CPython2 中，

In [11]: 'f' > 43.0
Out[11]: True

在 CPython2 中，Objects of different types ... are ordered by their type names .所以任何str比较大于任何 int自从 'str' > 'int' .

在 Python3 中，字符串和整数的比较会产生 TypeError .

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要仅在数字列中查找最大值，请使用

df.select_dtypes(include=[np.number]).max()