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获取DataFrame列中最大值的索引可以使用idxmax()函数来实现。下面是详细的攻略过程和示例代码：

1. 查找DataFrame中每个列的最大值

首先，我们需要使用max()函数来查找DataFrame中每个列的最大值。这个函数可以指定轴向，通过设置axis参数来实现。比如说：

import pandas as pd

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

# 查找每列的最大值
max_values = df.max(axis=0)
print(max_values)

这段代码会打印出：

A    3
B    6
C    9
dtype: int64

这个结果是一个Series对象，它包含每列的最大值。我们可以使用这个对象继续进行处理。

2. 查找DataFrame中每个列最大值的索引

有了步骤1中的最大值Series对象，我们就可以使用idxmax()函数来查找每个列的最大值的索引。比如说：

# 查找每列的最大值的索引
max_indexes = max_values.idxmax()
print(max_indexes)

这段代码会打印出：

C

这个结果是一个字符串，它是DataFrame中值最大的列的标签。

3. 查找DataFrame中每个行最大值的索引

我们也可以使用类似的方法来查找每个行最大值的索引。这个时候，我们需要指定axis参数为1。比如说：

# 查找每行的最大值
max_values = df.max(axis=1)
print(max_values)

# 查找每行的最大值的索引
max_indexes = max_values.idxmax()
print(max_indexes)

这段代码会打印出：

0    7
1    8
2    9
dtype: int64
2

第一个结果是一个Series对象，它包含每行的最大值。第二个结果是一个整数，它是DataFrame中值最大的行的标签。

上面的代码示例中我们仅仅演示了如何在 DataFrame中找到最大值，并找到最大值的索引，而实际上这个函数在实际的应用场景中会经常被用到，尤其是对于复杂大型数据的应用场景，都是非常常用且实用的。