Python Pandas dataframe.mode()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.mode()函数获取沿所选轴的每个元素的模式。为每个标签的每种模式添加一行，并用nan填充空格。请注意，对于选定的轴，可能返回多个值(当一个以上项目共享最大频率时)，这就是返回数据帧的原因。

用法： DataFrame.mode(axis=0, numeric_only=False)

参数:

axis: get mode of each column1, get mode of each row

numeric_only: if True, only apply to numeric columns

返回值：模式：DataFrame(排序)

范例1：采用mode()函数在索引轴上查找模式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1], 
                 "B":[5,2,54,3,2], 
                 "C":[20,20,7,3,8], 
                 "D":[14,3,6,2,6]}) 
  
# Print the dataframe 
df

让我们使用dataframe.mode()函数查找数据帧的模式

# find mode of dataframe  
df.mode()

输出：

范例2：采用mode()在列轴上查找模式的函数

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1], 
                 "B":[5,2,54,3,2], 
                 "C":[20,20,7,3,8], 
                 "D":[14,3,6,2,6]}) 
  
# Print the dataframe 
df

让我们使用dataframe.mode()查找模式的函数

# axis = 1 indicates over the column axis 
df.mode(axis = 1)

输出：

在第0和第3行中，模式14和3是出现的次数最多的模式(即2)。在该列的其余部分，所有元素均为模式，因为它们的发生频率相同。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.mode()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。