为什么 max() 不起作用，但 idxmax() 在 Pandas 中的“category”数据类型上起作用？
发布于2024-11-10 09:31 阅读(759) 评论(0) 点赞(15) 收藏(4)
为什么它不起作用max()，但idxmax()在 Pandas 中的“类别”数据类型上却起作用？
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 4, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s = s.astype('category')
# print(s.max()) # it doesn't work.
# "you can use .as_ordered() to change the Categorical to an ordered one"
print(s.idxmax())
如果s.max()不起作用，那么从逻辑上讲idxmax()也不应该起作用！
我已阅读过文档，但仍然不明白为什么它s.max()可以工作但不起作用s.idxmax()。
解决方案
如果你看一下文档：
与统计分类变量相比，分类数据可能有顺序（例如“非常同意”与“同意”或“第一次观察”与“第二次观察”），但无法进行数值运算（加法、除法等）。
max()需要一种方法来比较值以确定最大值，而无序类别没有定义的比较顺序。
进一步的文档，排序和顺序：
如果分类数据是有序的 (
s.cat.ordered == True)，则类别的顺序有意义，并且可以执行某些操作。如果分类数据是无序的，.min()/.max()则将引发TypeError。
所以这就是在您的系列上使用时出现错误的原因s.max。
为什么idxmax有效？
为此，我鼓励你阅读源代码。这是关键部分：
if numeric_only:
data = self._get_numeric_data()
else:
data = self
res = data._reduce(
nanops.nanargmax, "argmax", axis=axis, skipna=skipna, numeric_only=False
)
简而言之，idxmax依赖于分类数据的内部编码，因此它可以找到最大值的索引，而不需要对类别进行排序。
idxmax返回最大值首次出现的索引。因此，在您的系列中，它会找到值的最大值4，并返回该值的索引，即b。
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作者：黑洞官方问答小能手
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来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力