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pandas.DataFrame.mode — pandas 0.20.2 documentation
Working with missing data
Merge, join, and concatenate
Reshaping and Pivot Tables
Time Series / Date functionality
IO Tools (Text, CSV, HDF5, …)
Frequently Asked Questions (FAQ)
rpy2 / R interface
Comparison with R / R libraries
Attributes and underlying data
Function application, GroupBy & Window
Computations / Descriptive Stats
Reindexing / Selection / Label manipulation
Combining / joining / merging
Serialization / IO / Conversion
Enter search terms or a module, class or function name.
Gets the mode(s) of each element along the axis selected. Adds a row for each mode per label, fills in gaps with nan.
Note that there could be multiple values returned for the selected axis (when more than one item share the maximum frequency), which is the reason why a dataframe is returned. If you want to impute missing values with the mode in a dataframe df, you can just do this: df.fillna(df.mode().iloc[0])
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
0 or ‘index’ : get mode of each column
1 or ‘columns’ : get mode of each row
numeric_only : boolean, default False
if True, only apply to numeric columns
modes : DataFrame (sorted)
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 3]}) >>> df.mode() A 0 1 1 2
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