DataFrame.mode(self, axis=0, numeric_only=False, dropna=True) → 'DataFrame'   

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获取沿选定轴的每个元素的mode(s) 。

一组值的mode是最常出现的值。它可以是多个值。

例子

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    NaN

默认情况下，不考虑缺失值，并且机翼的模式分别为0和2。第二行的种类和NaN分支包含，因为它们只有一种模式，但是DataFrame有两行

df.mode()
  species  legs  wings
0    bird   2.0    0.0
1     NaN   NaN    2.0

dropna=False NaN考虑设置值，它们可以是模式（如wings）

df.mode(dropna=False)
  species  legs  wings
0    bird     2    NaN

设置numeric_only=True，仅计算数字列的模式，而忽略其他类型的列

df.mode(numeric_only=True)
   legs  wings
0   2.0    0.0
1   NaN    2.0

要计算列而不是行的模式，请使用axis参数：

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