pandas.DataFrame 最值索引

工作需要，查询某一列中的最大值所对应的索引。强大的pandas早就为我们写好了封装函数: idxmax()、idxmin()
举个栗子：
先随便生成一个数据结构test

test = {'year':[2016,2016,2017,2017,2017,2018,2018],
        'num':[2,5,4,7,8,90,78],
        'name':['a','b','c','d','e','f','g']}
test = pd.DataFrame(test)

输出结果：

 name   num     year
0   a   2   2016
1   b   5   2016
2   c   4   2017
3   d   7   2017
4   e   8   2017
5   f   90  2018
6   g   78  2018

调用函数dataframe.idxmax(axis=0,skipna=True), 参数axis指定寻找最值的方向，按照行的方式或者列的方式

test[['num','year']].idxmax(axis=0)

输出：

num     6
year    5
dtype: int64

哒哒~！就找到了以列为方式的最大的num的索引为6，year的索引为5