PythonのPandasの最頻値について

2025年8月26日

PythonのPandasで「最頻値（mode）」を扱う方法や注意点を、基礎から実践例まで詳しく解説します。

最頻値（mode）とは？

最頻値とは、データの中で 最も頻繁に出現する値 のことです。

統計的には「代表値」の一つで、平均値（mean）や中央値（median）と並んで使われます。

例：データが [1, 2, 2, 3, 4] の場合
- 平均値 = 2.4
- 中央値 = 2
- 最頻値 = 2（最も多く出現している）

Pandasでの最頻値の取得

Pandasでは、Series.mode() または DataFrame.mode() を使います。

Seriesの場合

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4])

# 最頻値を求める
mode_value = s.mode()
print(mode_value)

この場合、2 と 4 が同じ頻度で最も多く出現しているため、複数の最頻値が返ってきます。

DataFrameの場合

df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 2, 3, 4],
    "B": ["a", "b", "b", "a", "c"]
})

# 列ごとに最頻値を計算
print(df.mode())

列Aは 2 が最頻値
列Bは a と b が同頻度で最頻値となるので2行にわたって結果が出ます。

`mode()` の特徴と注意点

複数の最頻値に対応
他の統計値（meanやmedian）と違って、最頻値は 複数の値を返すことがある。
→ Series でも DataFrame でも、戻り値は 複数行のSeriesまたはDataFrame。
NaNは含めない
デフォルトでは NaN は計算対象外になります。
データ型を問わない
数値だけでなく、文字列やカテゴリ型の最頻値も取得可能です。

最頻値の頻度も確認したい場合

mode() は値そのものを返しますが、何回出現したか（頻度） を知りたい場合は value_counts() を使うと便利です。

s.value_counts()

この場合、2 と 4 が「2回」出ていることがわかります。

もし「最頻値とその出現回数」をまとめたい場合は、以下のようにします。

mode_value = s.mode()
counts = s.value_counts()

for val in mode_value:
    print(f"値: {val}, 出現回数: {counts[val]}")

応用的な使い方

DataFrameで列ごとに最頻値と出現回数を求める

for col in df.columns:
    mode_vals = df[col].mode()
    counts = df[col].value_counts()
    for val in mode_vals:
        print(f"列 {col} - 最頻値: {val}, 出現回数: {counts[val]}")