数据帧中所有列的计数模式出现次数

Question

我有一个如下所示的数据框

dataframe1=

In  AA   BB  CC
0   10   1   0
1   11   2   3
2   10   6   0
3   9    1   0
4   10   3   1
5   1    2   0

现在我想创建一个数据帧，它为每列提供模式计数，对于AA列，模式10的计数为3，对于CC列，模式0的计数为4，但是对于BB，有两种模式1和2，因此对于BB，我需要模式的计数总和。因此对于BB，计数是2+2=4，对于模式1和2

因此，我想要的最终数据帧如下所示

Columns  Counts
AA        3
BB        4
CC        4

怎么做

Answer 1

您可以将列与mode进行比较，并按sum对匹配项进行计数：

df = pd.DataFrame({'Columns': df.columns,
                   'Val':[df[x].isin(df[x].mode()).sum() for x in df]})
print (df)
  Columns  Val
0      AA    3
1      BB    4
2      CC    4

Answer 2

另一个使用列表理解的可扩展性稍高的解决方案：

pd.concat([df.eq(x) for _, x in df.mode().iterrows()]).sum()

[外]

AA    3
BB    4
CC    4
dtype: int64

Answer 3

首先，我们得到带有^{}的列的模式

然后，我们将每个列与其模式进行比较，并使用^{}检查模式的数量和sum

modes = df.iloc[:, 1:].mode()
data = {col: df[col].isin(modes[col]).sum() for col in df.iloc[:, 1:].columns}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['Counts'])

    Counts
AA       3
BB       4
CC       4