【Python入門】データ最頻値｜mode()関数を学ぶ

データの最頻値は、統計処理の基本であり、Pythonで容易に出力可能です。

本記事では、そんなPython基礎となるデータ最頻値について、詳しくご説明します。

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データ最頻値

データ最頻値（mode）とは、データのうち、頻度が最大の値のことです。

一意とは限らず、一様分布のデータでは、すべての値が最頻値になります。

そんなデータ最頻値を求める方法について、以下にご紹介します。

statistics.mode()

statisticsモジュールのstatistics.mode()を使用して、データ最頻値を出力できます。

データ集合の例は、以下とします。

#input
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1,7,4,5,9,0,7,4,2,1,7,9,7,1]

fig = plt.figure()
A = fig.add_subplot(111)
A.set_title("histogram",fontsize=18)
A.set_xlabel("data",fontsize = 14)
A.set_ylabel("frequency",fontsize = 14)
A.set_xlim(0,10)

A.hist(data,range=(0,10),color="lime")

plt.show()

出力されたヒストグラムから、このデータの最頻値は「7」であることが分かります。

このデータ集合の最頻値を確認してみます。

#input
import statistics as st

data = [1,7,4,5,9,0,7,4,2,1,7,9,7,1]

mode = st.mode(data)

print("データ最頻値：{}".format(mode))

#output
データ最頻値：7

ヒストグラムと同様に、最頻値は7が出力されました。

statistics.mode()関数は数値データだけでなく、文字列データの最頻値（最も多く含まれる文字）も出力できます。

以下に文字列の場合の例をご紹介します。

#input
import statistics as st

string = "Apple Pie"

mode = st.mode(string)

print(string,"の最頻文字：{}".format(mode))

#output
Apple Pie の最頻文字：p

scipy.stats.mode()

SciPyのscipy.stats.mode()を使用すると、配列の最頻値と頻度を出力することができます。

最頻値が複数ある場合には、その中の最小値が出力されます。

以下に例をご紹介します。

#input
import numpy as np
import scipy.stats as st

data = np.array([[7,8,9,7,5],
                 [5,2,0,2,4],
                 [2,1,0,7,9]])

mode1,count1 = st.mode(data,axis=0)
mode2,count2 = st.mode(data,axis=1)

mode3,count3 = st.mode(data,axis=None)

print("データ最頻値（列）：{}".format(mode1))
print("データ頻度（列）：{}".format(count1))
print("データ最頻値（行）：\n{}".format(mode2))
print("データ頻度（行）：\n{}".format(count2))
print("全データ最頻値：{}".format(mode3))
print("全データ頻度：{}".format(count3))

#output
データ最頻値（列）：[[2 1 0 7 4]]
データ頻度（列）：[[1 1 2 2 1]]
データ最頻値（行）：
[[7]
 [2]
 [0]]
データ頻度（行）：
[[2]
 [2]
 [1]]
全データ最頻値：[2]
全データ頻度：[3]

まとめ

この記事では、Python基礎となるデータ最頻値について、ご説明しました。

本記事を参考に、ぜひ試してみて下さい。

参考

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