工作需要，查询某一列中的最大值所对应的索引。强大的pandas早就为我们写好了封装函数: idxmax()、idxmin()
举个栗子：
先随便生成一个数据结构test
test = {'year':[2016,2016,2017,2017,2017,2018,2018],
'num':[2,5,4,7,8,90,78],
'name':['a','b','c','d','e','f','g']}
test = pd.DataFrame(test)
输出结果：
name num year
0 a 2 2016
1 b 5 2016
2 c 4 2017
3 d 7 2017
4 e 8 2017
5 f 90 2018
6 g 78 2018
调用函数dataframe.idxmax(axis=0,skipna=True), 参数axis指定寻找最值的方向，按照行的方式或者列的方式
test[['num','year']].idxmax(axis=0)
输出：
num 6
year 5
dtype: int64
哒哒~！就找到了以列为方式的最大的num的索引为6，year的索引为5
