熊猫：在列中查找最大字符串值的索引

Question

我有一些字符串格式的时间值。 我想在列中返回最近或“最大”时间的值。 我注意到argmax和idmax不适用于字符串。 我想避免将它们转换为找到最大值的索引。 有没有办法返回最大字符串值的索引？

df['Start_time'].max()

返回：'2017-05-02 15:47:21'

df.loc[df['Start_time'].idxmax()]

返回：ValueError：无法将字符串转换为float：'2017-01-26 16:33:16'

Answer 1

如果不想转换为datetime ，则可以将boolean indexing与具有max列进行比较：

print (df[df['Start_time'] == df['Start_time'].max()])

对于索引，可以使用：

df.index[df['Start_time'] == df['Start_time'].max()][0]

要么：

df[df['Start_time'] == df['Start_time'].max()].index[0] 

Answer 2

来源DF：

In [60]: df
Out[60]:
            Start_time
0  2017-05-01 16:16:16
1  2017-05-02 15:47:21
2  2017-05-01 10:10:10

解决方案1：

In [61]: df.iloc[df['Start_time'].values.argmax()]
Out[61]:
Start_time    2017-05-02 15:47:21
Name: 1, dtype: object

解决方案2：

In [62]: df.loc[pd.to_datetime(df['Start_time']).idxmax()]
Out[62]:
Start_time    2017-05-02 15:47:21