Pandas技术问题：如何获取另一列最大值所在行的指定列值？

你的代码df["Column1"][df["Column2"].max()]逻辑错误——df["Column2"].max()返回的是Column2的最大值，你用这个数值当索引去取Column1的元素，这和找最大值所在行完全无关：索引不一定等于Column2的数值，自然会报错或者返回错误结果。

下面是两种正确的实现方式：

方法1：用idxmax()定位最大值所在行 #

idxmax()会返回Column2最大值对应的索引，直接用这个索引取Column1的值：

# 获取第一个最大值对应的Column1值
df.loc[df["Column2"].idxmax(), "Column1"]

如果Column2有多个相同的最大值，这个方法会返回第一个出现的那一行的Column1值。

方法2：用布尔索引筛选所有最大值行 #

如果需要获取所有Column2等于最大值的行的Column1值，可以用布尔筛选：

# 获取所有最大值对应的Column1值（返回Series）
df.loc[df["Column2"] == df["Column2"].max(), "Column1"]

# 只取第一个结果的话，加.iloc[0]
df.loc[df["Column2"] == df["Column2"].max(), "Column1"].iloc[0]

示例演示 #

比如构造如下DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    "Column1": ["A", "B", "C", "D"],
    "Column2": [10, 30, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

• 用idxmax()方法得到的结果是"B"（第一个最大值所在行的Column1）
• 用布尔索引得到的是包含"B"和"D"的Series

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ondřej Smečka