如何快速查找DataFrame某列指定区间的最大值？

问题 #

需要查找DataFrame中某列指定位置区间内的最大值，当前使用df.loc[5:15, '分数'].max()可以实现，但运行速度极慢。需加速方法，且只需返回任意一个最大值即可。

示例DataFrame片段（实际包含更多列）：

预期结果：25

加速方案 #

以下几种方法能显著提升性能，尤其适用于大型DataFrame：

• 使用iloc替代loc：当索引为默认整数序列时，iloc基于位置的切片效率远高于loc的标签切片。注意iloc是左闭右开区间，因此原5:15（包含15）需改为5:16：

  df.iloc[5:16, df.columns.get_loc('分数')].max()
  

• 先提取列再切片：先将目标列转为Series，再进行位置切片求最大值，操作更简洁且性能更优：

  df['分数'].iloc[5:16].max()
  

• 借助Numpy数组操作：Pandas的Series底层基于Numpy数组，直接转换为Numpy数组后切片求最大值，利用Numpy的C级优化实现最快速度：

  df['分数'].to_numpy()[5:16].max()
  

以上三种方法在示例DataFrame中均会返回25，满足需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James