#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int n, m;
cin >> n >> m;
int a[100][100];
// чтение
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
cin >> a[i][j];
}
}
int max = a[0][0], max_i = 0, max_j = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (a[i][j] > max) {
max = a[i][j];
max_i = i;
max_j = j;
}
}
}
cout << max_i << " " << max_j;
return 0;
}
Объяснение:
Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.