{"id":2916,"date":"2023-07-20T02:59:24","date_gmt":"2023-07-20T02:59:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/pandas-groupby-modus\/"},"modified":"2023-07-20T02:59:24","modified_gmt":"2023-07-20T02:59:24","slug":"pandas-groupby-modus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/pandas-groupby-modus\/","title":{"rendered":"Panda's: hoe de modus in een groupby-object te berekenen"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de modus<\/a> in een GroupBy-object in panda’s te berekenen:<\/span><\/p>\n

 df. groupby<\/span> ([' group_var<\/span> '])[' value_var<\/span> ']. agg<\/span> ( pd.Series.mode<\/span> )<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n
 Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n
 Voorbeeld: Berekeningsmodus in een GroupBy-object<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Stel dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat de punten weergeeft die zijn gescoord door basketbalspelers van verschillende teams:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [10, 10, 12, 15, 19, 23, 20, 20, 26]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points\n0 to 10\n1 to 10\n2 to 12\n3 to 15\n4 B 19\n5 B 23\n6 C 20\n7 C 20\n8 C 26<\/strong><\/span><\/pre>\n
 We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de modepuntwaarde voor elk team te berekenen:<\/span><\/p>\n
 #calculate mode points value for each team\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[' points<\/span> ']. agg<\/span> ( pd.Series.mode<\/span> )<\/span>\n\nteam\nAt 10\nB [19, 23]\nC 20\nName: points, dtype: object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Zo interpreteert u het resultaat:<\/span><\/p>\n