Python | Панды Series.mode ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.mode() function return the mode of the underlying data in the given Series object. This function always returns Series even if only one value is returned.

Syntax: Series.mode(dropna=True)
Parameter :
dropna : Don’t consider counts of NaN/NaT
Returns : modes : Series

Example #1: Use Series.mode() function to find the mode of the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"]
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.mode() function to find the mode of the given series object.

# return the mode
result = sr.mode()
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.mode() function has successfully returned the mode of the given series object.

Example #2: Use Series.mode() function to find the mode of the given series object. The given series object contains some missing values.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, 18.1002, 19.5])
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.mode() function to find the mode of the given series object.

# return the mode
result = sr.mode()
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.mode() function has successfully returned the mode of the given series object.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.mode ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ