[Pandas] mode() , values[ ]

Pandas mode()

Pandas의 mode() 함수는 데이터프레임에서 최빈값(mode)을 계산하는 함수입니다.

최빈값이란 데이터에서 가장 자주 나타나는 값을 의미합니다.

사용법

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
                   'col2': [1, 2, 2, 3, 3, 3]})

# 각 컬럼별 최빈값 구하기
mode_col1 = df['col1'].mode()
mode_col2 = df['col2'].mode()

print('col1의 최빈값:', mode_col1)
print('col2의 최빈값:', mode_col2)

위 코드에서는 Pandas를 이용하여 데이터프레임을 생성한 후, 각 컬럼별 최빈값을 구하는 방법을 보여줍니다.

결과

col1의 최빈값: 0    3
dtype: int64
col2의 최빈값: 0    3
dtype: int64

위 코드를 실행하면 col1의 최빈값은 3, col2의 최빈값은 3이 출력됩니다.

 

Tip

위에서 0이 같이 출력 되는 이유는 series 형태이기 때문입니다

.mode() 메서드는 series 에서 가장 자주 나타나는 값을 포함한 series 객체를 반환합니다

series 객체는 index 와 함께 반환되며 , 값이 여러 개일 경우 가장 앞에 있는 값을 기준으로 반환합니다

col1 과 co12 의 값은 하나인 3이기 때문에 0번 index가 같이 나오는것

mode_col1 = df['col1'].mode().values[0]
print(mode_col1)

3

.values 는 series의 값들을 배열 형태로 반환한다

따라서 .mode().values[0]를 사용하면, 시리즈에서 가장 자주 나타나는 값을 배열 형태로 반환하고,

이 배열에서 첫 번째 값(가장 자주 나타나는 값 중 가장 작은 값)을 선택하게 됩니다.

 

[Pandas] values[ ]

Pandas의 데이터프레임에서 .values를 사용하면, 데이터프레임의 값들을 배열(array) 형태로 변환할 수 있습니다.

사용법

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                   'col2': [4, 5, 6],
                   'col3': [7, 8, 9]})

# values 속성으로 데이터프레임의 값들을 배열로 확인
arr = df.values

print(arr)

위 코드에서는 Pandas를 이용하여 데이터프레임을 생성한 후, .values를 사용하여 데이터프레임의 값들을 배열로 확인하는 방법을 보여줍니다.

결과

array([[1, 4, 7],
       [2, 5, 8],
       [3, 6, 9]], dtype=int64)

위 코드를 실행하면 2차원 배열 형태로 데이터프레임의 값들이 출력됩니다.

Tip

.values를 사용하면, 데이터프레임의 값들을 numpy 배열로 변환할 수 있습니다.

그러나, 데이터프레임의 값들이 같은 자료형을 가지고 있지 않을 경우에는 object type으로 변환되어 데이터프레임보다 메모리 사용량이 더 많아집니다.

또한, .values를 사용하여 배열로 변환한 후, 인덱스와 컬럼명이 함께 삭제되므로 주의해야 합니다.