pandas.DataFrame.mode
- DataFrame.mode(axis=0, numeric_only=False, dropna=True)[source]
-
Получение моды(ы) каждого элемента по выбранной оси.
Мода набора значений — это значение, которое встречается чаще всего. Она может быть представлена множеством значений.
- Параметры:
-
- axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, по умолчанию 0
-
Ось, по которой выполняется итерация при поиске моды:
0 или ‘index’ : получить моду каждого столбца
1 или ‘columns’ : получить моду каждой строки.
- numeric_only:bool, по умолчанию False
-
Если True, применять только к числовым столбцам.
- dropna:bool, по умолчанию True
-
Не учитывать подсчеты NaN/NaT.
- Возвращает:
-
- DataFrame
-
Моды каждого столбца или строки.
См. также
Series.mode-
Возвращает значение с наибольшей частотой в Series.
Series.value_counts-
Возвращает подсчеты 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 NaNПо умолчанию пропущенные значения не учитываются, и модой для крыльев являются как 0, так и 2. Так как полученный DataFrame имеет две строки, вторая строка в
speciesиlegsсодержитNaN.>>> df.mode() species legs wings 0 bird 2.0 0.0 1 NaN NaN 2.0
Установив
dropna=FalseNaNучитываются, и они могут быть модой (как для крыльев).>>> df.mode(dropna=False) species legs wings 0 bird 2 NaN
Установив
numeric_only=True, вычисляется только мода числовых столбцов, и 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
© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/2.2.2/reference/api/pandas.DataFrame.mode.html