Pandas 数据帧mode()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-mode-method

在本教程中，我们将讨论和学习 PandasDataFrame.mode()的方法。使用这种方法，我们可以沿着指定的轴获得每个元素模式。当此方法应用于数据帧时，它返回由每一列或每一行的模式组成的数据帧。

以下是DataFrame.mode()方法的语法

句法

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

因素

轴:表示索引或列轴，索引为“0”，列为“1”。当axis=0方法应用于index轴时，以及当axis=1方法应用于column轴时。

仅限数值:代表布尔(真或假)，默认值为假。如果此参数为True，则仅包括浮点、整数、布尔列。

dropna: 代表 bool，默认值为 True。它不考虑空值。

示例:查找 Pandas 中数据帧的模式值

让我们创建一个数据帧，通过在DataFrame.mode()方法中指定参数axis=0 来获得index轴上的模式值。见下面的例子。

如我们所见，DataFrame.mode()方法返回一个数据帧，该数据帧由沿着row轴的数据帧中重复次数最多的值组成。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[1,2,1],"B":[2,2,1],"C":[5,2,5],"D":[4,5,4]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mode(axis=0))

-数据帧为- A B C D 0 1 2 5 4 1 2 2 2 5 2 1 5 4 - A B C D 0 1 2 5 4

示例 2:Pandas 中数据帧的查找模式

让我们创建一个数据帧，通过在DataFrame.mode()方法中指定一个参数axis=1 来获得列轴上的模式值。见下面的例子。

如我们所见，DataFrame.mode()方法返回一个数据帧，该数据帧由数据帧中沿列轴重复最多的值组成。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[1,2,1],"B":[2,2,1],"C":[5,2,5],"D":[1,5,4]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mode(axis=1))

-数据帧为- A B C D 0 1 2 5 1 1 2 2 2 5 2 1 5 4 - 0 0 1 1 2 2 1

示例 3:查找 Pandas 中数据帧的模式值

默认情况下，DataFrame.mode()方法不考虑空值或缺失值。如果我们在DataFrame.mode()方法中设置dropna=False，它也会考虑空值，模式可以是空值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[1,2,None],"B":[None,2,None],"C":[5,2,5],"D":[1,5,4]}) 
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mode(axis=1,dropna=False))

-数据帧为- A B C D 0 1.0 NaN 5 1 1 2.0 2.0 2 5 2 NaN 5 4 - 0 0 1.0 1 2.0 2 NaN

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.mode()方法。我们学习了语法、参数，并将其应用于数据帧，我们解决了示例并理解了 DataFrame.mode()方法。