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"]}']
0output.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"]}']
5output.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[]
6output.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[]
8output.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[]
0output.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[]
7output.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[]
9output.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"]}']
2import
1output.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[]
0output.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"]}']
2import
5import
6Các
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.
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"]}']
0import
1output.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[]
6output.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[]
8output.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[]
0output.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[]
7output.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[]
9output.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"]}']
2output.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"]}']
01output.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[]
0output.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"]}']
2import
5 dataframe.max[]
0 dataframe.max[]
1import
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"]}']
0pandas as pd
0output.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[]
0output.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=
7output.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[]
6output.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 pd
8pandas as pd
9Các
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"]}']