1、前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame。生成一个DataFrame，命名为df,设置索引和列名，同时修改几个值为缺失值，具体如图
2、DataFrame的最大最小值计算。使用df.max()和df.min()方法返回的是按列的最大最小值，使用df.max(axis=1)和df.min(axis=1)方法返回的是按行的最大最小值，如图所示
3、DataFrame的最大最小值的索引值。使用df.idxmax()和df.idxmin()方法返回的是按列的最大最小值的索引，使用df.idxmax(axis=1)和df.idxmin(axis=1)方法返回的是按行的最大最小值的索引，如图所示
4、为了验证argmin和argmax这两个方法的效果，新生成一个4*4的df1，如图
5、DataFrame的索引（列）最大最小值的位置。使用df1.index.argmax()和df1.index.argmin()返回的是索引最大最小值位置（结果是整数），使用df1.columns.argmax(axis=1)和df1.columns.argmin(axis=1)返回的列的最大最小值位置（结果是整数），如图所示
