如何获取与最大值一起显示的相应索引
How to get the corresponding index shown together with the max value
我有这套table
MonthNum Trips
1 45000
2 23000
3 78000
4 89000
5 98000
6 96000
7 47000
当我运行以下代码时：我得到最大值的结果但不是相应的月份。
我可以得到一些帮助吗？
*df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[['MonthNum','Trips']]
df = df.groupby('MonthNum').sum().max()
print(f" The overall busiest month : \n {df}", )*
Returns 以下：我需要在值旁边显示月份
整体最繁忙的月份：
行程 98000
如果我没理解错的话，你可以使用.idxmax():
df = df.groupby("MonthNum", as_index=False).sum()
print(df.loc[df["Trips"].idxmax()])
打印：
MonthNum 5
Trips 98000
Name: 4, dtype: int64
我有这套table
MonthNum Trips
1 45000
2 23000
3 78000
4 89000
5 98000
6 96000
7 47000
当我运行以下代码时：我得到最大值的结果但不是相应的月份。 我可以得到一些帮助吗？
*df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[['MonthNum','Trips']]
df = df.groupby('MonthNum').sum().max()
print(f" The overall busiest month : \n {df}", )*
Returns 以下：我需要在值旁边显示月份 整体最繁忙的月份： 行程 98000
如果我没理解错的话，你可以使用.idxmax():
df = df.groupby("MonthNum", as_index=False).sum()
print(df.loc[df["Trips"].idxmax()])
打印：
MonthNum 5
Trips 98000
Name: 4, dtype: int64