为什么Pandas‘`idxmax`’找不到最大时间戳？

Question

我有表格的资料

>>> df['image-capture_time'].iloc[-20:]

43    2022-07-19 20:08:26.603000+00:00
36    2022-07-19 20:08:28.313000+00:00
35    2022-07-19 20:08:29.571000+00:00
40    2022-07-19 20:08:30.796000+00:00
38    2022-07-19 20:08:32.062000+00:00
39    2022-07-19 20:08:33.346000+00:00
42    2022-07-19 20:08:34.579000+00:00
41    2022-07-19 20:08:35.813000+00:00
34    2022-07-19 20:08:37.062000+00:00
37    2022-07-19 20:08:38.314000+00:00
130   2022-07-22 15:12:05.925000+00:00
127   2022-07-22 15:12:07.531000+00:00
122   2022-07-22 15:12:08.765000+00:00
123   2022-07-22 15:12:10.031000+00:00
124   2022-07-22 15:12:11.298000+00:00
129   2022-07-22 15:12:12.548000+00:00
128   2022-07-22 15:12:13.781000+00:00
125   2022-07-22 15:12:15.032000+00:00
121   2022-07-22 15:12:16.298000+00:00
126   2022-07-22 15:12:17.532000+00:00
Name: image-capture_time, dtype: datetime64[ns, UTC]

通过增加pandas.Timestamp正确排序的值。但使用

iloc[df['image-capture_time'].idxmax()]

不返回具有最大时间的记录：

>>> df['image-capture_time'].iloc[df['image-capture_time'].idxmax()]

Timestamp('2022-07-22 15:12:11.298000+0000', tz='UTC')

>>> df['image-capture_time'].iloc[-1]

Timestamp('2022-07-22 15:12:17.532000+0000', tz='UTC')

>>> df['image-capture_time'].idxmax()

126

>>> df['image-capture_time'].iloc[131]

Timestamp('2022-07-22 15:12:17.532000+0000', tz='UTC')

这里发生了什么事？显然，我对[iloc][1]、idxmax或两者(甚至可能是[pandas.Timestamp][3])都不太了解。

Answer 1

使用.loc，而不是.iloc。后者将按位置分割；前者按索引(这是您想要的)进行分割。