关于Pandas版本： 本文基于 pandas2.2.0 编写。
关于本文内容更新： 随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。
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传送门： Pandas 版本更新及新特性
传送门： Pandas 由浅入深系列教程
本节目录
- Pandas.Series.mode()
- 语法：
- 返回值：
- 参数说明：
- dropna 忽略缺失值
- 相关方法：
- 示例：
- 例1：计算Series的众数
Pandas.Series.mode()
Series.mode 方法用于返回Series的众数。
⚠️ 注意 :
出现次数最多的值就是众数，这个值可以是字符串类型的。
众数可以有多个。
所有元素出现的次数都一样，则这些元素都将作为众数返回。
数值相等的浮点数、整数，在求众数时，会被解析为相同的元素，例如1.0和1 在同行或同列出现，则被理解为数字1出现了2次。
语法：
Series.mode(dropna=True)
返回值：
- Series
参数说明：
dropna 忽略缺失值
-
dropna : bool, default True
dropna参数，用于控制是否在计算众数时忽略缺失值，默认dropna=True表示缺失值（Nan）不参与众数计算：。例1- True: 示缺失值（Nan）不参与众数计算（默认）。
- False： 示缺失值（Nan）参与众数计算。
⚠️ 注意:
缺失值的众数，依然是缺失值（Nan）
相关方法：
➡️ 相关方法
DataFrame.mode
众数
Series.value_counts
频数(元素数量计数)
DataFrame.value_counts
频数(元素素数量计数)
示例：
测试文件下载：
本文所涉及的测试文件，如有需要，可在文章顶部的绑定资源处下载。
若发现文件无法下载，应该是资源包有内容更新，正在审核，请稍后再试。或站内私信作者索要。
例1：计算Series的众数
例1-1、创建演示数据
import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series([2, 4, None, None, 4, None])
s
0 2.0
1 4.0
2 NaN
3 NaN
4 4.0
5 NaN
dtype: float64
例1-2、求众数，默认不会计算缺失值的数量
s.mode()
0 4.0
dtype: float64
例1-3、求众数，如果传递 dropna=False ，则可以计算缺失值的众数。
s.mode(dropna=False)
0 NaN
dtype: float64
