定义
- 数值型数据
  - 出现频数最多的变量值
- 品质型数据、单项式分组数据
  - 频数最多的组为众数组,该组的变量值(类型)就是众数
- 组距式分组数据
  - 频数最多的组为众数组,通过公式求得众数
  - 公式计算不适用于组距不相等的数据

适用范围
- 位置代表值
- 不会受极端值的影响
- 适用于描述具有较多个值的变量,且变量值的分布有明显集中趋势的情况

问题
大数据背景下,是否需要使用组距式分组数据求众数?

Python求众数的三种方法

 # 求众数的方法(数值型和品质型)
import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd numlist1 = [1,2,3,4,5,6,7,5,9,8,6,7,3,5] #数值型数据
numlist2 = ['','','', '','','',] # 品质型数据 # 方法一:numpy 模块- 适用于非负数据集
counts = np.bincount( numlist2 ) #np.bincount方法返回一个长度为nums最大值的列表
res = np.argmax(counts)
print( '方法一求众数:', type(res), res ) # 方法二:scipy模块
res = stats.mode( numlist2 )
print( '方法二求众数: ', type(res), res[0] )
#问题:有多个众数时只返回一个值 #方法三: pandas模块 - 可显示多个众数
s = pd.Series(numlist2) #也可以构建为DateFrame结构
res = s.mode()
print( '方法三求众数: ', type(res), res.values )

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