如何用pandas在一个dataframe中找出name项中出现最多的值？

可以使用value_counts()函数来统计每个name项的出现次数，然后使用idxmax()函数找出出现次数最多的name项。具体代码如下：

df['name'].value_counts().idxmax()

相关问题

有两个DataFrame，从一个DataFrame中找出与另一个DataFrame相同的值

可以使用 Pandas 的 merge 函数来合并两个 DataFrame，然后找到相同的值。假设第一个 DataFrame 叫做 df1，第二个 DataFrame 叫做 df2，可以按照下面的方式实现：

merged_df = pd.merge(df1, df2)

这将返回一个包含两个 DataFrame 共同拥有的行的新 DataFrame。如果你只想找到相同的值而不需要返回整个 DataFrame，可以使用 intersect1d 函数：

common_values = np.intersect1d(df1.values, df2.values)

这将返回一个包含相同值的 numpy 数组。注意，这个方法只适用于两个 DataFrame 中的列数相同且每列的数据类型都相同的情况。如果有不同的列或数据类型，则需要进行适当的类型转换和列选择。

pandas dataframe 统计一列中各个值出现的次数

可以使用`value_counts()`方法来统计一列中各个值出现的次数，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']})

# 统计'fruit'列中各个值出现的次数
counts = df['fruit'].value_counts()

print(counts)

输出结果为：

banana    3
apple     2
orange    1
Name: fruit, dtype: int64

其中，索引为各个出现过的值，值为出现的次数。