Метод mode

Метод mode применяется к Series и возвращает модальные значения - те, которые встречаются чаще всего. Возвращает всегда Series, даже если мода одно значение. Если мод несколько, все они будут включены в результат. Параметр dropna определяет, будут ли учитываться пропущенные значения.

Синтаксис

ser.mode([dropna])

Пример

Давайте найдём моду в Series с повторяющимися значениями:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5])
res = ser.mode()
print(res)

Результат выполнения кода:

0	3
dtype: int64

Пример

Если в Series несколько модальных значений, метод вернёт их все:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd'])
res = ser.mode()
print(res)

Результат выполнения кода:

0	b
1	c
dtype: object

Пример

По умолчанию пропуски не учитываются. Изменим это поведение с помощью параметра dropna:

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series([1, 1, np.nan, 2, np.nan, 2, 2])
res = ser.mode(dropna=False)
print(res)

Результат выполнения кода:

0	2.0
dtype: float64

Пример

Работа метода с текстовыми данными:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'banana', 'apple'])
res = ser.mode()
print(res)

Результат выполнения кода:

0	apple
dtype: object

Смотрите также

метод value_counts,
который подсчитывает частоту значений
метод unique,
который возвращает уникальные значения
метод nunique,
который возвращает количество уникальных значений
метод describe,
который вычисляет описательную статистику