从整个熊猫数据框中返回最大值，而不是基于列或行
我试图从整个熊猫数据框中获取最大值。我对它来自哪个行或列不感兴趣。我只对数据框中的单个最大值感兴趣。
这是我的数据框：
df = pd.DataFrame({'group1': ['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d','d','d','d'],
'group2': ['c','c','d','d','d','e','f','f','e','d','d','d','e'],
'value1': [1.1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,2,3,4],
'value2': [7.1,8,9,10,11,12,43,12,34,5,6,2,3]})
看起来是这样的：
group1 group2 value1 value2
0 a c 1.1 7.1
1 a c 2.0 8.0
2 a d 3.0 9.0
3 b d 4.0 10.0
4 b d 5.0 11.0
5 b e 6.0 12.0
6 c f 7.0 43.0
7 c f 8.0 12.0
8 d e 9.0 34.0
9 d d 1.0 5.0
10 d d 2.0 6.0
11 d d 3.0 2.0
12 d e 4.0 3.0
预期产量：
43.0
我当时假设df.max（）会完成这项工作，但是它为每一列返回一个最大值，但是我对此并不感兴趣。我需要整个数据框的最大值。
问题答案：
可以使用获得的所有的数据帧中值的最大值df.to_numpy().max()，或者pandas < 0.24.0我们使用df.values.max()：
In [10]: df.to_numpy().max()
Out[10]: 'f'
最大值f而不是43.0，因为在CPython2中，
In [11]: 'f' > 43.0
Out[11]: True
在CPython2中，不同类型的对象…按其
类型名称
排序
。因此，任何str比较都比int以来更大`’str’
‘int’`。
在Python3中，字符串和整数的比较产生一个TypeError。
要仅在数字列中找到最大值，请使用
df.select_dtypes(include=[np.number]).max()
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