從 pandas dataframe 整體返回最大值，不基於列或行

Question

我正在嘗試從熊貓 dataframe 整體中獲取最大值。 我對它來自哪一行或哪一列不感興趣。 我只對 DataFrame 中的單個最大值感興趣。

這是我的 DataFrame：

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]})

這是它的樣子：

   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

預期 output：

43.0

我假設 df.max() 會完成這項工作，但它會為每列返回一個最大值，但我對此不感興趣。 我需要整個 dataframe 的最大值。

Answer 1

DataFrame 中所有值的最大值可以使用df.to_numpy().max() ，或者對於pandas < 0.24.0我們使用df.values.max() ：

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

最大值是f而不是 43.0，因為在 CPython2 中，

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

在 CPython2 中，不同類型的對象......按它們的類型名稱排序。 所以任何str都比任何int因為'str' > 'int' 。

在 Python3 中，字符串和整數的比較會引發TypeError 。

---

要僅在數字列中查找最大值，請使用

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

Answer 2

您好，最簡單的答案如下。 回答：

df.max().max()

解釋：
series = df.max()給你一個包含每列最大值的系列。
因此series.max()為您提供整個數據幀的最大值。

:) 最好的答案通常是最簡單的

Answer 3

另一種方式：

df.melt().value.max()

本質上， melt()將 DataFrame 轉換為一長列。

Answer 4

Max可以在這兩個步驟中找到：

maxForRow = allData.max(axis=0) #max for each row
globalMax = maxForRow.max(); #max across all rows

Answer 5

對於最大值，請檢查上一個答案...對於值的最大值，請使用例如：

val_cols = [c for c in df.columns if c.startswith('val')]
print df[val_cols].max()

Answer 6

最大使用 numpy

np.max(df.values) 

或者

 np.nanmax(df.values)

或在 pandas

df.values.max()