Python pandas.DataFrame.mode用法及代码示例

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

获取沿选定轴的每个元素的模式。

一组值的众数是出现频率最高的值。它可以是多个值。

参数：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认 0

搜索模式时要迭代的轴：

0 或‘index’：获取每列的模式
1 或‘columns’：获取每一行的模式。

numeric_only：布尔值，默认为 False

如果为 True，则仅适用于数字列。

dropna：布尔值，默认为真

不要考虑 NaN/NaT 的计数。

DataFrame: 每列或每行的模式。

例子：

>>> df = pd.DataFrame([('bird', 2, 2),
...                    ('mammal', 4, np.nan),
...                    ('arthropod', 8, 0),
...                    ('bird', 2, np.nan)],
...                   index=('falcon', 'horse', 'spider', 'ostrich'),
...                   columns=('species', 'legs', 'wings'))
>>> df
           species  legs  wings
falcon        bird     2    2.0
horse       mammal     4    NaN
spider   arthropod     8    0.0
ostrich       bird     2    NaN

默认不考虑缺失值，翅膀的模式都是0和2。因为生成的DataFrame有两行，所以species和legs的第二行包含NaN。

>>> df.mode()
  species  legs  wings
0    bird   2.0    0.0
1     NaN   NaN    2.0

考虑设置 dropna=False NaN 值，它们可以是模式(如翅膀)。

>>> df.mode(dropna=False)
  species  legs  wings
0    bird     2    NaN

设置 numeric_only=True ，只计算数值列的模式，忽略其他类型的列。

>>> df.mode(numeric_only=True)
   legs  wings
0   2.0    0.0
1   NaN    2.0

要计算列而不是行的模式，请使用轴参数：

>>> df.mode(axis='columns', numeric_only=True)
           0    1
falcon   2.0  NaN
horse    4.0  NaN
spider   0.0  8.0
ostrich  2.0  NaN

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 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。

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