pandas.DataFrame.mode#

DataFrame.mode(ось=0, numeric_only=False, dropna=True)[источник]#

Получить моду(ы) каждого элемента вдоль выбранной оси.

Мода набора значений — это значение, которое появляется чаще всего. Она может быть несколькими значениями.

Параметры:

ось{0 или 'index', 1 или 'columns'}, по умолчанию 0

Ось для итерации при поиске моды:

0 или 'index': получить моду каждого столбца
1 или 'columns': получить моду каждой строки.

numeric_onlybool, по умолчанию False

Если True, применяется только к числовым столбцам.

dropnabool, по умолчанию True

Не учитывать количество NaN/NaT.

Возвращает:

DataFrame: Моды каждого столбца или строки.

Смотрите также

Series.mode: Возвращает наиболее часто встречающееся значение в Series.
Series.value_counts: Возвращает количество значений в Series.

Примеры

>>> 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

По умолчанию пропущенные значения не учитываются, и мода крыльев равны 0 и 2. Поскольку результирующий DataFrame имеет две строки, вторая строка species и legs содержит NaN.

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

Установка dropna=False NaN значения учитываются и могут быть модой (как для крыльев).

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

Установка numeric_only=True, вычисляется только мода числовых столбцов, а столбцы других типов игнорируются.

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

Чтобы вычислить моду по столбцам, а не по строкам, используйте параметр axis:

>>> 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