上一篇文章有讲到动态图的创建，现在想为其加上标题，就是每一行的
最大值
对应
的楼层是什么。
那么首先要解决的就是
获取
最大值
的行号
列
号的问题：
我们可以直接使用argmin/argmax 与 idxmin/idxmax,如
获取
某一行的
最大值
的
列
号a.loc[0,:].idmax。
pandas
里面的 argmin / idxmin 函数。对于 Series 来说，这两个其实是一个函数的两个不同名字，对...
2.找的每一行的最小值，以及
对应
的
列
索引，并在后面增加两
列
df['max_idx'] = df.idxmax(axis=1) #求一行的
最大值
对应
的索引
df['max_val']= df.max(axis=1) #取出该
最大值
3.找的每一行的最小值，以及
对应
的
列
索引，并在后面增加两
列
(这里需要注意的是，...
2.df.columns.values 返回 array
3.list(df)
4.df.columns 返回Index，可以通过 tolist(), 或者 list（array） 转换为list
import
pandas
as pd
from
numpy
.random import randint
df = pd.DataFrame(columns=list('abcdefg
算出每行或
列
的
最大值
所在的
列
索引或行索引：
默认为0，返回一
列
最大值
所在行的行索引df.idxmax()
设置为1，则为一行
最大值
所在
列
的
列
索引df.idxmax(1)
（取最小值为df.idxmin()）
data = pd.read_excel('客户信息.xlsx')
#
获取
Pandas
读取Excel后所有
列名
的几种方法
print(list(data)) # 0. 直接使用 list 关键字，返回一个list
columns_name1 = [column for column in data] # 1.链表推倒式_
获取
Pandas
列名
的几种
