Python Pandas dataframe.mode()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.mode()函数沿选定的axis获取每个元素的模式。为每个标签的每个模式添加一行，用nan来填补空白。注意，所选axis可能有多个值返回（当多个项目共享最大频率时），这就是为什么要返回一个数据框架的原因。

语法:

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

参数 :
axis：获得每列的模式1，获得每行的模式
numeric_only : 如果为真，只适用于数字列

返回：模式。DataFrame (sorted)

例子#1：使用mode()函数来查找索引axis上的模式。

# 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()函数来查找dataframe的模式。

# find mode of dataframe 
df.mode()

输出 :

例子#2：使用mode()函数来寻找列axis上的模式。

# 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()函数来寻找模式。

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

输出 :

在第0和第3行中，14和3是模式，因为它们的出现频率最高（即2）。在其余各列中，所有元素都是模式，因为它们的出现频率相同。