查找和选择pandas DataFram中列的最频繁数据问题的回答

查找和选择pandas DataFram中列的最频繁数据

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我有一个数据框，列如下： <pre><code>file['DirViento'] Fecha 2011-01-01 ENE 2011-01-02 ENE 2011-01-03 ENE 2011-01-04 NNE 2011-01-05 ENE 2011-01-06 ENE 2011-01-07 ENE 2011-01-08 ENE 2011-01-09 NNE 2011-01-10 ENE 2011-01-11 ENE 2011-01-12 ENE 2011-01-13 ESE 2011-01-14 ENE 2011-01-15 ENE ... 2011-12-17 ENE 2011-12-18 ENE 2011-12-19 ENE 2011-12-20 ENE 2011-12-21 ENE 2011-12-22 ENE 2011-12-23 ENE 2011-12-24 ENE 2011-12-25 ENE 2011-12-26 ESE 2011-12-27 ENE 2011-12-28 NE 2011-12-29 ENE 2011-12-30 NNE 2011-12-31 ENE Name: DirViento, Length: 290, dtype: object </code></pre> 这个专栏有一年中每个月风向的每日记录。我每个月都在努力掌握主导方向。为此，请选择一个月内最常重复的数据： <pre><code>file['DirViento'].groupby(lambda x: x.month).value_counts() 1 ENE 23 NNE 6 E 1 ESE 1 2 ENE 21 NNO 3 NNE 2 NE 1 3 ENE 21 OSO 1 ESE 1 SSE 1 4 ENE 21 NNE 2 ESE 1 NNO 1 6 ENE 15 ESE 2 SSE 2 ONO 1 E 1 7 ENE 22 ONO 1 OSO 1 NE 1 NNE 1 NNO 1 8 ENE 23 NNE 5 NE 1 ONO 1 ESE 1 9 ENE 17 NNE 7 ONO 2 NE 1 E 1 ESE 1 NNO 1 10 ENE 16 NNE 2 ESE 2 NNO 2 ONO 1 NE 1 E 1 11 ENE 13 NNE 2 ESE 2 ONO 1 12 ENE 26 NNE 3 NE 1 ESE 1 Length: 54, dtype: int64 </code></pre> 运行以下代码行时 <pre><code>wind_moda=file['DirViento'].groupby(lambda x: x.month).agg(lambda x: stats.mode(x)[0][0]) </code></pre> 应该买这样的东西 <pre><code> 1 ENE 2 ENE 3 ENE 4 ENE 6 ENE 7 ENE 8 ENE 9 ENE 10 ENE 11 ENE 12 ENE </code></pre> 但我得到了以下信息： <pre><code> 1 E 2 ENE 3 ENE 4 ENE 6 E 7 ENE 8 ENE 9 E 10 E 11 ENE 12 ENE </code></pre> 为什么在12个月中有4个月没有考虑到最频繁的数据？ 我做错什么了吗？ 你知道每个月最常用的数据吗？

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1 个回答

匿名 1天前

　擅长：python、mysql、java

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