Python | 熊猫 dataframe.mode()

简介

在数据分析中，我们经常需要找出数据集中出现频率最高的值。dataframe.mode()方法可以用于找到数据集中出现频率最高的值，返回众数（mode）。

语法

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

• axis：指定操作的轴（0表示行，1表示列，默认为0）
• numeric_only：仅对数字类型的列进行操作（默认为False，表示所有类型的列都会被操作）

参数解释

• axis：指定操作的轴。如果axis=0，则返回每一列中最常见的值；如果axis=1，则返回每一行中最常见的值。
• numeric_only：可以指定是否仅对数字类型的列进行操作。如果numeric_only=True，则只对数字类型的列进行操作，其他类型的列将被忽略；如果numeric_only=False（默认值），则所有类型的列都会被操作。

返回值

• DataFrame：返回一个包含数据集中出现频率最高的值的dataframe对象，包括每一列的众数以及它们的出现次数。

示例

import pandas as pd  

# 定义数据集  
data = {'Name':['Tom','Jack','Tom','Jack','Mary','Tom','Tom'], 'Age':[20, 21, 20, 21, 20, 20,20]}  
  
# 转换为dataframe格式  
df = pd.DataFrame(data)  

# 使用mode函数  
result = df.mode()  

print(result)

以上代码将输出如下结果：

   Name   Age
0   Tom  20.0

注意事项

• 如果数据集中有多个众数，mode函数将返回一个包含所有众数的dataframe对象。
• 如果数据集中所有值的出现次数都相等，则mode函数将返回数据集中第一个出现的值。
• 如果存在缺失值，则mode函数默认情况下将忽略缺失值。如果要考虑缺失值，则需要通过添加dropna=False参数来实现。例如：df.mode(dropna=False)。