[Pandas] idxmax() 결과 변환의 숨겨진 이유

데이터 분석을 하다 보면 가끔 이런 코드를 마주치게 됩니다: pythondfmax = dfratio.idxmax(axis=1)dfmax_reset = dfmax.reset_index().rename({0: '범죄유형'}, axis=1)언뜻 보면 결과값이 똑같아 보이는데, 왜 굳이 아래 코드가 필요한 걸까요? 이 궁금증을 해결해보겠습니다.두 코드의 실제 차이점첫 번째 코드: Series 형태dfmax = dfratio.idxmax(axis=1)print(type(dfmax)) # print(dfmax)결과:0 범죄유형31 범죄유형2 2 범죄유형5dtype: object이는 Series 객체로, 인덱스는 원래 데이터의 행 번호(또는 연도 등)이고, 값은 해당 행에서 최댓값을 가진 열의 이..