pandas中mode()怎么使用?

Question

如题所示在pandas中的mode()怎么使用呢?官方介绍没看懂,如下

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 3]})
>>> df.mode()
   A
0  1
1  2

http://pandas.pydata.org/pand...

Answer 1

翻译一下官方文档，强化下自己的理解

DataFrame.mode(axis=0, numeric_only=False)[source]

沿着某个选择的轴返回（一组）众数。每个众数都会增加一行和一个label，对缺失行用nan填充。

注意轴上可能存在多个众数，这也是为何此函数会返回一个 dataframe。如果你想对名为 df 的 dataframe，用众数来填充缺失项，可以这么做：

df.fillna(df.mode().iloc[0])

参数：

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

0 or ‘index’ : 获得列的众数
1 or ‘columns’ : 获得行的众数
numeric_only : boolean, default False 该项为 True 则只对数字列进行众数计算

返回:
modes : DataFrame (sorted) DataFrame型 众数，已排序

Answer 2

mode应该是众数，就是频数最高的那个。示例里面1和2都出现了3次，是最频繁的，所以返回的是这两个数字。