`pandas` bietet die Methode `max()`, die den **höchsten Wert** aus einer angegebenen Spalte zurückgibt.

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_value = df.max()
```

Um den höchsten Wert einer bestimmten Spalte zu identifizieren, können Sie diesen Ansatz verwenden:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Ähnlich bietet `pandas` die Methode `min()`, die den **kleinsten Wert** aus einer gegebenen Spalte abruft.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

Um den kleinsten Wert für eine bestimmte Spalte zu bestimmen, wird die gleiche Methode verwendet:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

Pandas ist eine äußerst benutzerfreundliche Bibliothek für die Datenanalyse. Sie ist auch darauf ausgelegt, große Datensätze zu verarbeiten, indem sie Datenstrukturen wie DataFrame und Series verwendet. Dies macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Data Science. In diesem Leitfaden lernen Sie eine Reihe statistischer Funktionen kennen, darunter wie man Korrelationen, Modi, Mediane sowie maximale und minimale Werte innerhalb eines Datensatzes findet. Sie lernen auch, wie man fehlende Werte behandelt und spezifische Werte manipuliert sowie entfernt.

In diesem Abschnitt werden wir die Grundlagen der Series- und DataFrame-Strukturen erkunden. Sie werden auch die Unterschiede zwischen diesen beiden Strukturtypen kennenlernen.

Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen, wie CSV, JSON, SQL, HTML und mehr. Mit Pandas sind Sie nicht auf ein einzelnes Format beschränkt – Sie können mit Daten aus einer Vielzahl von Dateitypen arbeiten. In diesem Kapitel konzentrieren wir uns speziell auf die Formate CSV und TXT.

Hier lernen Sie, wie Sie Rohdaten verarbeiten, indem Sie überflüssige Informationen entfernen und Nullwerte in einem Datensatz verwalten.

Pandas Erste Schritte

Max() und Min()

Lösung

Max() und Min()

Lösung