Python | Marco de datos de Pandas.mode()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.mode()obtiene los modos de cada elemento a lo largo del eje seleccionado. Agrega una fila para cada modo por etiqueta, llena los espacios con nan. Tenga en cuenta que podría haber varios valores devueltos para el eje seleccionado (cuando más de un elemento comparte la frecuencia máxima), razón por la cual se devuelve un marco de datos.

Sintaxis: DataFrame.mode(axis=0, numeric_only=False)
Parámetros:
eje: obtener el modo de cada columna1, obtener el modo de cada fila
numeric_only: si es verdadero, solo se aplica a las columnas numéricas

Devoluciones: modos: DataFrame (ordenado)

Ejemplo #1: Use mode()la función para encontrar el modo sobre el eje de índice.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1],
                 "B":[5,2,54,3,2],
                 "C":[20,20,7,3,8],
                 "D":[14,3,6,2,6]})
  
# Print the dataframe
df

Usemos la dataframe.mode()función para encontrar el modo del marco de datos.

# find mode of dataframe 
df.mode()

Producción :

 
Ejemplo n.º 2: use mode()la función para encontrar la moda sobre el eje de la columna

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1],
                 "B":[5,2,54,3,2],
                 "C":[20,20,7,3,8],
                 "D":[14,3,6,2,6]})
  
# Print the dataframe
df

Usemos la dataframe.mode()función para encontrar la moda.

# axis = 1 indicates over the column axis
df.mode(axis = 1)

Producción :

En la fila 0 y 3, 14 y 3 es la moda, ya que tienen la máxima ocurrencia (es decir, 2). En el resto de la columna todos los elementos son moda porque tienen la misma frecuencia de aparición.