pandasのDataFrameを使って、argmaxを集計したいとき、どのようにすれば良いか。
これを1発でやる関数がpandasには備わっています。それは、idxmax関数です。
例
例えば、以下のようなデータで、各列について、最大値をとるindex番号が欲しいとする。
| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|
| 0 | 0.189460 | 0.086207 | 0.203066 | 0.208812 | 0.259933 | 0.185123 | 0.158537 | 0.200099 | 0.149425 | 0.138298 | 0.185732 | 0.203560 | 0.191906 | 0.199288 | 0.205338 | 0.203721 | 0.203377 | 0.158458 | 0.293388 | 0.244068 |
| 1 | 0.209651 | 0.256466 | 0.238045 | 0.132184 | 0.134794 | 0.230882 | 0.208426 | 0.211899 | 0.272578 | 0.328267 | 0.138991 | 0.171301 | 0.216710 | 0.192171 | 0.217290 | 0.176644 | 0.199074 | 0.235546 | 0.107438 | 0.144068 |
| 2 | 0.196588 | 0.153017 | 0.171099 | 0.270115 | 0.205347 | 0.157334 | 0.216741 | 0.185818 | 0.182266 | 0.177812 | 0.242312 | 0.299221 | 0.147520 | 0.277580 | 0.152408 | 0.216799 | 0.199033 | 0.244111 | 0.260331 | 0.223729 |
| 3 | 0.215362 | 0.321121 | 0.190227 | 0.195402 | 0.157817 | 0.177183 | 0.161308 | 0.219288 | 0.177340 | 0.200608 | 0.234932 | 0.157953 | 0.255875 | 0.256228 | 0.235622 | 0.185117 | 0.198436 | 0.231263 | 0.185950 | 0.210169 |
| 4 | 0.188939 | 0.183190 | 0.197563 | 0.193487 | 0.242109 | 0.249478 | 0.254989 | 0.182896 | 0.218391 | 0.155015 | 0.198032 | 0.167964 | 0.187990 | 0.074733 | 0.189342 | 0.217720 | 0.200080 | 0.130621 | 0.152893 | 0.177966 |
これは以下のようにすれば、一発！
>> df = pd.DataFrame('hogehoge')
>> df.idxmax()
すると、以下のような結果になります。
0 3
1 3
2 1
3 2
4 0
5 4
6 4
7 3
8 1
9 1
dtype: int64
ちなみに返り値のデータ型は、Seiresです。
>> type(df.idxmax())
<class 'pandas.core.series.Series'>
参考