Python DataFrame 최대 scalar 값의 index, column 구하기

pandas는 idxmax(), idxmin()이란 method를 제공한다. parameter axis에 따라(column 혹은 row 기준에 따라) 최대값의 index, column Series를 반환하는 기능을 가진다. 많이 사용하진 않겠지만 DataFrame의 2차원 데이터 중 가장 큰 스칼라 값 하나의 index와 column이 궁금한 경우가 있다. 이는 간단하게 idxmax()를 두 번 적용하는 것으로 해결할 수 있다. 아래 예제 코드를 보자. 

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
 
>>> df = pd.DataFrame(np.array([[5,2,4],[6,1,5],[7,1,3]]),
...                   columns=['a', 'b', 'c'])
>>> df
   a  b  c
0  5  2  4
1  6  1  5
2  7  1  3
 
>>> idx = df.idxmax()
>>> idx
a    2
b    0
c    1
dtype: int64
 
>>> sr = pd.Series([df.at[idx[i], i] for i in idx.index],
...                index=idx.index)
>>> sr
a    7
b    2
c    5
dtype: int64
 
>>> idx_s = sr.idxmax()
>>> idx_s
'a'
 
>>> print(f"max : df.at[{idx[idx_s]}, {idx_s}] = {sr[idx_s]}")
max : df.at[2, a] = 7

1. 2차원의 DataFrame에서 idxmax() 메소드를 사용하여 각 column마다 가장 큰 값의 index를 얻는다. (변수명 idx)
2. 이를 바탕으로 각 column마다 최대값을 가지는 Series를 생성한다. (변수명 sr)
3. Series에서 idxmax() 메소드를 사용하여 최대 column 값을 얻는다. (변수명 idx_s)
4. 최대값의 column은 idx_s이고 index는 idx[idx_s]임을 알 수 있으므로 값까지 추출해낼 수 있다. df.at[idx[idx_s], idx] 혹은 sr[idx_s]

최소값의 column과 index를 구하는 방법 역시 idxmin()을 사용하여 동일하게 구하면 된다.