【Pandas】データフレーム中の最大値、最小値を取得する方法[Python]

2025年8月15日

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Pandas

前回、NumPyでndarrayの形状を変えるresizeとreshape、そしてsplitの違いを紹介しました。

データフレーム中の最大値、最小値

まずこんなデータフレームがあったとします。

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.arange(0, 100)
data.resize([10, 10])

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

実行結果
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
0   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
1  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
2  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29
3  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39
4  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49
5  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59
6  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69
7  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79
8  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
9  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99

このデータフレームに対して最大値、最小値を取得する「データフレーム.max()」、「データフレーム.min()」を使うとこうなります。

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.arange(0, 100)
data.resize([10, 10])

df = pd.DataFrame(data)

print(df.max())
print(df.min())

実行結果
0    90
1    91
2    92
3    93
4    94
5    95
6    96
7    97
8    98
9    99
dtype: int64
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

これではそれぞれ最大値、もしくは最小値を含む行を取得したに過ぎません。

データフレーム中の最大値、最小値を取得するにはさらにそれぞれもう一度最大値、最小値を取得するよう「データフレーム.max().max()」、「データフレーム.min().min()」とします。

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.arange(0, 100)
data.resize([10, 10])

df = pd.DataFrame(data)

print(df.max().max())
print(df.min().min())

実行結果
99
0

次回はNumPyで２次元ndarrayのそれぞれの行で条件を満たす最後の要素のインデックスを取得する方法を紹介します。

ではでは今回はこんな感じで。

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