データフレームの指定された列で最高値の行インデックスを見つける

Question

列numberの値を増やしてDataFrameを注文し、その最高値のインデックスを取得したいとします。 （ここでは、第二列ですので、結果は「BCD」を次のようになります。

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

（私のハック以下、私は別の列を追加することでこれを回避働いていたとしても、遠隔地など奇妙ではありません解決策はありますか？私は、一般的に仕事ができる方法を理解し、同じ名前を持つ、ちょうどように）だからここに私が思い付いたコードです：

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] 

は、これは非常に厄介なことと、これを行うための簡単なオプションがあるべきと思われますしかし、私はパンダとwwwのドキュメントで見つけることができません。私は、インデックス（df = df.reset_index（）のようなもの）を変更し、古いインデックス私のDFのトップヒットのインデックスを単に "抽出"するオプションがあるはずだと思うので、それはまだ究極の解決策ではありませんか？

Answer 1

パンダにインデックスを照会するかなりの数の方法があり、出力

   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 

5 

Answer 2

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() 

試してみてください、それはあなたが必要なのですか何明確ではありません。ここで

は、それらのほんの一部です：

In [48]: df['number'].argmax() 
Out[48]: 'BCD' 

In [49]: df.index 
Out[49]: Index(['ABC', 'BCD', 'CDE'], dtype='object') 

In [50]: df.index == 'BCD' 
Out[50]: array([False, True, False], dtype=bool) 

In [51]: df.query("index in ['BCD','ABC']") 
Out[51]: 
    number L-word   ID 
ABC  1 Lord ABC works 
BCD  25 Land BCD works 

In [52]: df.loc[['ABC','CDE','CDE']] 
Out[52]: 
    number L-word   ID 
ABC  1 Lord ABC works 
CDE  3 Loft CDE works 
CDE  3 Loft CDE works