如何找到数据框中出现最多的行项目

Question

我有这样一个数据帧：

    a   b   c   d   e   f
  ------------------------
0   0   0   1   1   0   1
1   1   0   1   1   0   0
2   0   0   1   1   0   1
3   1   0   1   0   0   0
4   0   0   1   1   0   1
5   0   1   1   0   0   0
6   1   0   1   0   1   1
7   0   0   1   1   0   1
8   1   0   1   1   1   0
9   0   0   1   1   0   1

如何找出哪一行出现的次数最多和唯一项计数？ 在这里0 0 1 1 0 1这在第0,2,4,7,9行中出现的次数最多

我试过apriori algorithm，但是如果我的数据很大，它会给我100多条规则。 .NB:我的真实数据不是0和1。这是模拟数据

Answer 1

使用^{}by all columns with size和for index by max value add ^{}：

out = df.groupby(df.columns.tolist()).size().idxmax()
print (out)
(0, 0, 1, 1, 0, 1)

对于具有compare by max值的索引值^{}：

s = df.groupby(df.columns.tolist())[df.columns[0]].transform('size')
idx = s.index[s == s.max()]
print (idx)
Int64Index([0, 2, 4, 7, 9], dtype='int64')