返回具有条件的数据框 Python 中的模式值答案

【问题标题】：Return a mode value in a dataframe Python with condition返回具有条件的数据框 Python 中的模式值
【发布时间】：2021-01-15 00:18:36
【问题描述】：

我有一个包含 9 列的数据框，如下所示：

C0  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8

1   1   1   0   0   1   0   0   0

1   1   1   0   4   0   0   2   3

1   1   1   0   0   2   4   1   3

0   2   0   0   1   0   0   0   0

0   2   0   2   0   0   4   1   3

0   2   0   2   4   0   4   1   3

0   2   0   2   4   0   4   1   3

0   2   0   0   4   0   4   1   3

我想返回每列的模式值。我知道这可以通过在 Python 中使用 mode() 来完成。但是，我想添加条件，如果列中有 >= 3 个数字“1”，则返回 mode=1 而不是列的实模式。如果有 >=4 个数字“2”，则返回 mode=2 而不是该列的实模式。否则，返回实模式值。

代码的输出应该是：

C0 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8

 1  2  1  0  4  0  4  1  3

请帮助我。谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas mode

【解决方案1】：

使用mode 获取模式，然后创建布尔系列来指示您是否应该更改为1 或2：

real_mode = df.mode(axis=0)
three_ones = (df == 1).sum(axis=0) >= 3
four_twos = (df == 2).sum(axis=0) >= 4

modified_mode = real_mode.loc[0]  # Extract the series, which gets named 0
modified_mode[three_ones] = 1
modified_mode[four_twos] = 2

结果是

C0    1
C1    2
C2    1
C3    0
C4    4
C5    0
C6    4
C7    1
C8    3
Name: 0, dtype: int64

【讨论】：

嗨，丹，感谢您的建议。但是，我想将 C0 到 C8 保留为列，并且模式将作为连续值返回。
然后将其转换为最后的 DataFrame。但其实这个系列是完全一样的。

【解决方案2】：

使用计数器的简单方法：

from statistics import mode
from collections import Counter

counters = [( Counter(df[col].tolist()), col) for col in df.columns]
modes = [ 2 if c[0][2] >= 4 else 1 if c[0][1] >= 3 else mode(df[c[1]].tolist()) for c in counters]

【讨论】：