到目前为止，我刚刚找到了解决方案，以便在列表中的多个数据帧中获得 最大值。
我已将数据框df1, df2, df3, ..., dfn存储在列表dfList中，并希望为每个数据框获取列df_$a 的最大值。这意味着例如向量maxList = c(max_a_df1, max_a_df2, max_a_df3, ... , max_a_dfn)。
我知道
max(dfList[[1]]$a)
给我a的{{1}}列的最大值，我知道我可以遍历df1并将相应的最大值添加到vecotor。
但也许还有另一种方法可以在不使用循环的情况下实现此操作？
答案 0 :(得分：1)
我们可以使用import numpy as np; np.random.seed(1)
import matplotlib.pyplot as plt
NumX, NumY = 5,7
x = np.linspace(-2,3, num=NumX+1)
y = np.linspace(-4,3, num=NumY+1)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Data = np.random.randint(1,9,size=(NumY,NumX))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,4))
ax.set_title("pcolor")
im = ax.pcolor(X,Y,Data)
for i in range(Data.shape[0]):
for j in range(Data.shape[1]):
ax.text(X[i,j],Y[i,j], Data[i,j], color="w", size=15)
plt.colorbar(im)
plt.show()
循环遍历sapply元素，提取列'a'并将list值作为max
vector