pandas数据帧获取每行出现次数最多的值(Python2)

在Python2中，可以使用pandas库来获取数据帧中每行出现次数最多的值。下面是一个完善且全面的答案：

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

要获取数据帧中每行出现次数最多的值，可以使用pandas的value_counts()函数。该函数可以统计数据帧中每个元素出现的次数，并按照次数进行降序排列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 2, 2, 3],
        'C': [1, 1, 1, 2, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用value_counts()函数获取每行出现次数最多的值
most_frequent_values = df.apply(lambda x: x.value_counts().idxmax(), axis=1)

print(most_frequent_values)

输出结果为：

0    1
1    2
2    1
3    2
4    3
dtype: int64

在这个示例中，我们创建了一个包含3列的数据帧df。然后，使用apply()函数和value_counts()函数来获取每行出现次数最多的值。最后，将结果打印出来。

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