Hướng dẫn how do you find the max value of a dataset in python? - làm cách nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa của tập dữ liệu trong python?

Question

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói Python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều.Pandas is one of those packages and makes importing and analyzing data much easier.

Hàm Pandas dataframe.max() Trả về tối đa của các giá trị trong đối tượng đã cho. Nếu đầu vào là một chuỗi, phương thức sẽ trả về một vô hướng sẽ là tối đa của các giá trị trong chuỗi. Nếu đầu vào là DataFrame, thì phương thức sẽ trả về một chuỗi với tối đa các giá trị so với trục được chỉ định trong DataFrame. Theo mặc định, trục là trục chỉ mục.

Cú pháp: dataFrame.max (trục = none, skipna = none, level = none, numeric_only = none, ** kwargs) DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Các tham số: Trục: {index (0), cột (1)} SKIPNA: loại trừ các giá trị Na/null khi tính toán kết quả: Nếu trục là đa dạng (phân cấp), hãy tính theo một cấp độ cụ thể, sụp đổ vào một loạt Float, int, cột Boolean. Nếu không có, sẽ cố gắng sử dụng mọi thứ, sau đó chỉ sử dụng dữ liệu số. Không được thực hiện cho loạt.
axis : {index (0), columns (1)}
skipna : Exclude NA/null values when computing the result
level : If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series
numeric_only : Include only float, int, boolean columns. If None, will attempt to use everything, then use only numeric data. Not implemented for Series.
Trả về: Max: Sê -ri hoặc DataFrame (nếu cấp độ được chỉ định) max : Series or DataFrame (if level specified)

Ví dụ #1: Sử dụng hàm max() để tìm giá trị tối đa so với trục chỉ mục. Use max() function to find the maximum value over the index axis.

import pandas as pd

df =

dataframe.max()1 dataframe.max()2

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

5

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2 dataframe.max()6

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2 dataframe.max()8

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2 dataframe.max()6 dataframe.max()0

dataframe.max()1max()5

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

0max()7

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()9

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2import1

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2import5import6

Các

df 0

Hãy để sử dụng hàm df 1 để tìm giá trị tối đa so với trục chỉ mục

Đầu ra: & nbsp; Ví dụ #2: Sử dụng hàm max() trên DataFrame có các giá trị df 3. Cũng tìm mức tối đa trên trục cột.

Hướng dẫn how do you find the max value of a dataset in python? - làm cách nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa của tập dữ liệu trong python?

Example #2: Use max() function on a dataframe which has df 3 values. Also find the maximum over the column axis.

import pandas as pd

df =

dataframe.max()1 dataframe.max()2

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

0import1

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2 dataframe.max()6

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2 dataframe.max()8

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2=7 dataframe.max()0

dataframe.max()1max()5

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

0max()7

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()9

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

01

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2import5 dataframe.max()0

dataframe.max()1import8

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

0pandas as pd0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2max()0

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2=7

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2 dataframe.max()6

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

2pandas as pd8pandas as pd9

Các

Hãy để sử dụng hàm df 1 để tìm giá trị tối đa so với trục chỉ mục

Bạn không làm bất cứ điều gì với dữ liệu bạn đang lặp lại.

Khi bạn có dữ liệu được lưu trữ trong danh sách, chúng tôi có thể sử dụng

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

29 và

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

21 trên bộ dữ liệu. Sử dụng khóa và

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

31 Chúng tôi có thể đảm bảo kết quả của chúng tôi bao gồm tất cả dữ liệu liên quan thay vì chỉ lưu trữ giá trị tối đa.

with open('life-expectancy.csv') as life_expectancy:
    next(life_expectancy)
    
    ## Create an empty list
    output = []
    
    for data in life_expectancy:
        clean_data = data.strip()
        split_data = clean_data.split(',')

        entity = split_data[0]
        code = split_data[1]
        year = split_data[2]
        expectancy = float(split_data[3])
      
        ## Append to the list
        output.append([entity, code, year, expectancy])

max_life = max(output, key=lambda x: x[3])
min_life = min(output, key=lambda x: x[3])

#['Monaco', 'MCO', '2019', 86.751]
#['Iceland', 'ISL', '1882', 17.76]

print(f'The overall max life expectancy is {max_life[3]} in {max_life[0]}')    
print(f'The overall min life expectancy is {min_life[3]} in {min_life[0]}')

#The overall max life expectancy is 86.751 in Monaco
#The overall min life expectancy is 17.76 in Iceland

Để cải thiện khả năng đọc, bạn có thể lưu trữ dữ liệu dưới dạng danh sách `Dicts bằng cách sửa đổi các dòng sau

output.append({'entity': entity, 'code': code, 'year': year, 'expectancy': expectancy})

max_life = max(output, key=lambda x: x['expectancy'])
min_life = min(output, key=lambda x: x['expectancy'])

print(f'The overall max life expectancy is {max_life["expectancy"]} in {max_life["entity"]}')
print(f'The overall min life expectancy is {min_life["expectancy"]} in {min_life["entity"]}')

Max trong gấu trúc là gì?

PANDAS DATAFRAME: Hàm Max () Hàm Max () trả về tối đa của các giá trị cho trục được yêu cầu.Nếu bạn muốn chỉ mục tối đa, hãy sử dụng IDXMAX.Đây là tương đương của sự numpy.Phương pháp Ndarray Argmax.Cú pháp: dataFrame.max (self, axis = none, skipna = none, level = none, numeric_only = none, ** kwargs)returns the maximum of the values for the requested axis. If you want the index of the maximum, use idxmax. This is the equivalent of the numpy. ndarray method argmax. Syntax: DataFrame.max(self, axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

Giá trị tối đa trong loạt gấu trúc ở đâu?

Trong hàm tạo pandas Series, có một phương thức gọi là argmax () được sử dụng để có được vị trí của giá trị tối đa so với dữ liệu chuỗi.Sê-ri PANDAS là một đối tượng cấu trúc dữ liệu một chiều với các giá trị chỉ mục hàng.Bằng cách sử dụng các giá trị chỉ mục hàng, chúng ta có thể truy cập dữ liệu.argmax() which is used to get the position of maximum value over the series data. The pandas series is a single-dimensional data structure object with row index values. By using row index values we can access the data.

programming python Nlargest Idxmax pandas Pandas series max

Hướng dẫn how do you find the max value of a dataset in python? - làm cách nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa của tập dữ liệu trong python?

Max trong gấu trúc là gì?

Giá trị tối đa trong loạt gấu trúc ở đâu?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội