Pandasのメソッド説明　DataFrame.mode

2023年9月14日

PandasのDataFrame.modeメソッドは、データフレーム内の各列に対して最頻値（最も頻繁に出現する値）を計算するためのメソッドです。最頻値は、カテゴリカルデータや離散的なデータの中で最も一般的な値を表します。このメソッドを使用すると、各列の最頻値を抽出し、それらの値を新しいデータフレームとして返すことができます。

以下は、DataFrame.modeメソッドの一般的な使い方と主要なパラメータの説明です。

最頻値の計算:

python
import pandas as pd

# サンプルデータフレームを作成
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3],
        'B': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)

# 各列の最頻値を計算
mode_values = df.mode()

# 最頻値を表示
print("Mode Values:")
print(mode_values)

この例では、modeメソッドを使用して、データフレームdf内の各列の最頻値を計算し、その結果を新しいデータフレームmode_valuesに格納しました。

modeメソッドはデフォルトで列ごとに最頻値を計算します。データフレーム内の各列に対して最頻値を計算するため、返されるデータフレームの列は元のデータフレームの列と一致します。

最頻値は、データ内で一番頻繁に出現する値を特定するのに役立ちます。主な用途は以下の通りです：

1. カテゴリカルデータの特定: カテゴリカルデータ内で最も一般的なカテゴリを特定します。

2. データの要約: データセット内の各列における中央値、平均値、最小値、最大値とともに、最頻値を使用してデータを要約します。

3. データ品質の評価: 最頻値を確認し、データ内の特異な値や異常値を特定するのに役立ちます。

DataFrame.modeメソッドは、データの特性を理解し、データ分析のためにデータを要約するのに役立つ便利なツールです。