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在Pandas中，我们可以轻松查找数据框架的列和行的最大值和位置。可以使用max()函数和idxmax()方法来实现。

首先，我们需要导入Pandas库并读取数据框架。我们将使用以下数据框架作为例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'名字': ['小明', '小刚', '小红'],
                   '年龄': [20, 25, 18],
                   '身高': [175, 180, 165]})

现在我们可以使用max()函数查找每列的最大值：

max_age = df['年龄'].max()
max_height = df['身高'].max()

print('年龄列的最大值是：', max_age)
print('身高列的最大值是：', max_height)

输出结果如下：

年龄列的最大值是： 25
身高列的最大值是： 180

现在我们可以使用idxmax()方法来查找每列的最大值的位置：

idxmax_age = df['年龄'].idxmax()
idxmax_height = df['身高'].idxmax()

print('年龄列最大值的位置是：', idxmax_age)
print('身高列最大值的位置是：', idxmax_height)

输出结果如下：

年龄列最大值的位置是： 1
身高列最大值的位置是： 1

我们可以通过loc[]方法检索数据框架来确认结果：

max_age_row = df.loc[idxmax_age]
max_height_row = df.loc[idxmax_height]

print('年龄列最大值的位置对应的行是：\n', max_age_row)
print('身高列最大值的位置对应的行是：\n', max_height_row)

输出结果如下：

年龄列最大值的位置对应的行是：
 名字    小刚
年龄     25
身高    180
Name: 1, dtype: object
身高列最大值的位置对应的行是：
 名字    小刚
年龄     25
身高    180
Name: 1, dtype: object

可以看出，最大值的位置在’小刚’所在的行，正如我们所预期的那样。

总之，在Pandas中查找数据框架的列和行的最大值和位置，我们可以使用max()函数和idxmax()方法。通过这些方法，我们可以轻松找到每列的最大值和最大值的位置，以及相应的行。