python - 查找数据帧给定列中最高值的行索引

Question

我想通过增加列number的值来排序DataFrame，并获取该最高值的索引。 (这里是第二行，所以结果应该是“BCD”:

    number L-word ID
ABC 1      Lord   ABC works
BCD 25     Land   BCD works
CDE 3      Loft   CDE works

(是否有一个解决方案远没有我的以下黑客那么奇怪？我通过添加另一个同名列来解决这个问题，只是为了让我了解它通常是如何工作的)所以这里是我想出的代码:

numbers_ordered = df.sort_values(['number'], ascending = False, na_position='last')
    df = numbers_ordered[:1]
    a = dict(df.head())
    b = a['ID']
    b = str(b)
    c = b[:2]

这似乎非常尴尬，应该有一个简单的选择来做到这一点，但是我在 pandas 和 www.pandas 的文档中找不到它。我的想法是更改索引(类似于 df = df.reset_index())，然后将旧索引转换为新列，但这仍然不是最终的解决方案，因为我认为应该有一个选项“提取” “我的 df 的热门命中的索引？

Answer 1

尝试df['number'].argmax()

import pandas
import numpy as np
df = pandas.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['Col1','Col2','Col3'])
print df
print df['Col1'].argmax()

输出

                Col1      Col2      Col3
0  0.583251 -0.014694  1.516529
1  0.274758  0.438513  0.994992
2  0.601611  1.753035  0.864451
3 -0.971775 -1.461290  0.121570
4  2.239460 -1.099298 -1.953045
5  2.314444  0.215336  0.470668
6 -0.138696  0.422923 -0.624436
7  0.602329 -0.015627  0.023715
8  0.594784  0.739058  1.094646
9 -0.104579  0.557339  1.977929

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