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以下のデータフレームでprint data.groupby(['date'])['sales'].sum().max()は、指定された日の合計売上の最大値のみが返されます。売上が最大になった日付を調べるにはどうすればよいですか。

   date      brand   price    quantity      sales   vat
31-May-13   Reebok      10      23          230     3.5
31-May-13   Adidas      10      25          250     2.8
31-May-13   Campus      8       21          168     3.5
31-May-13   Nike        10      20          200     6.5
31-May-13   Woods       2       7           14      2.8
01-Jun-13   Reebok      4       27          108     2.2
01-Jun-13   Adidas      7       28          196     3.8
01-Jun-13   Campus      7       41          287     4.2
01-Jun-13   Nike        2       39          78      7.2
01-Jun-13   Woods       5       26          130     3.3
02-Jun-13   Reebok      10      5           50      2.2
02-Jun-13   Adidas      10      15          150     3.8
02-Jun-13   Campus      6       32          192     4.2
02-Jun-13   Nike        7       13          91      7.2
02-Jun-13   Woods       6       30          180     3.3
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1 に答える 1

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.idxmax()の代わりに使用.max

定義: df.idxmax(self, axis=0, skipna=True) Docstring: 要求された軸の最大値の最初の出現のインデックスを返します。NA/null 値は除外されます。

パラメーター

axis : {0, 1} 行方向の場合は 0、列方向の場合は 1 skipna : ブール値、デフォルト True NA/null 値を除外します。行/列全体が NA の場合、結果は最初のインデックスになります。

戻り値

idxmax : シリーズ

ノート

このメソッドは の DataFrame バージョンですndarray.argmax。

関連項目

シリーズ.idxmax

In [19]: data.groupby(['date'])['sales'].sum().idxmax()
Out[19]: '31-May-13'
于 2013-06-26T18:56:22.790 に答える