import pandas as pd

temp_data = [22, 24, 19, 24, 28, 30, 27, 30]
days = pd.date_range(
    start='2023-08-01', periods=8, freq='D')
temp_series = pd.Series(temp_data, index=days)

max_temp = temp_series.max()
max_day = temp_series.idxmax()
print(f"最高温度: {max_temp}度 \t",
      f"最高日付: {max_day.date()}")

詳しく説明します。

まず、8日間の温度データ（`temp_data`）がリストとして定義します。

temp_data = [22, 24, 19, 24, 28, 30, 27, 30]

この温度データの日付を定義します。

days = pd.date_range(
    start='2023-08-01', periods=8, freq='D')

温度データ（temp_data）と日付（days）を結びつけ、時系列データ（temp_series）を生成します。

temp_series = pd.Series(temp_data, index=days)

temp_seriesに格納されているデータは以下です。

2023-08-01    22
2023-08-02    24
2023-08-03    19
2023-08-04    24
2023-08-05    28
2023-08-06    30
2023-08-07    27
2023-08-08    30
Freq: D, dtype: int64

この時系列データ（temp_series）から、max()メソッドを使って期間内の最高温度（max_temp）を求め、idxmax()メソッドを使ってその最高温度が記録された日付（max_day）を特定します。

max_temp = temp_series.max()
max_day = temp_series.idxmax()

idxmax()メソッドは、最大値を持つ要素の中で最初に見つかったインデックスを返します。

最後に、最高温度とその日付を表示します。

print(f"最高温度: {max_temp}度 \t",
      f"最高日付: {max_day.date()}")

最高温度: 30度 	 最高日付: 2023-08-06

idxmax()メソッドとは？

idxmax()メソッドは、PandasのSeriesやDataFrameオブジェクトに対して使用され、最大値を持つ要素のインデックスを返します。

Seriesの場合、単一のインデックスラベルを返し、DataFrameの場合、各列に対して最大値を持つ行のインデックスを含むSeriesオブジェクトを返します。

もし複数の最大値が存在する場合は、最初に見つかったインデックスを返します。このメソッドは、データセット内の最大値がどこにあるかを特定する際に便利です。

最大値を持つ行が複数ある場合には？

idxmax()メソッドは、最大値を持つ行の中で最初に見つかったインデックスを返します。

もし最大値を持つ行が複数存在する場合でも、最初にその最大値が現れるインデックスのみが結果として返されます。

全ての最大値のインデックスが必要な場合は、工夫が必要です。

例えば、最大値をまず特定し、その最大値に等しい全ての行のインデックスを検索し取得すればいいでしょう。

以下、コード例です。

import pandas as pd

temp_data = [22, 24, 19, 24, 28, 30, 27, 30]
days = pd.date_range(
    start='2023-08-01', periods=8, freq='D')
temp_series = pd.Series(temp_data, index=days)

# 最大値を取得
max_value = temp_series.max() 

# 最大値に等しい全ての行のインデックスを取得
max_indexes = temp_series[temp_series == max_value].index  

print(max_indexes)

以下、実行結果です。

DatetimeIndex(['2023-08-06', '2023-08-08'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

行方向の最大値の変数（インデックス）を取得するには？

axisパラメータを1に設定することで、行方向（各行における列）の最大値を持つインデックス（この場合は列名）を取得することが可能です。

簡単なデータフレームを作成します。

以下、コードです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print(df)

以下、実行結果（作成したデータフレーム）です。

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

このデータフレームに対して、各行の最大値を持つ列の名前（インデックス）を取得します。

以下、コードです。

df.idxmax(axis=1)

以下、実行結果です。

0    C
1    C
2    C
dtype: object

全ての行において列Cが最大値を持っているため、結果は全てCとなります。