如何查找 pandas 数据框中出现最多的行项目

How to find which row items are appearing most in a pandas dataframe

我有一个类似这样的数据框:

    a   b   c   d   e   f
  ------------------------
0   0   0   1   1   0   1
1   1   0   1   1   0   0
2   0   0   1   1   0   1
3   1   0   1   0   0   0
4   0   0   1   1   0   1
5   0   1   1   0   0   0
6   1   0   1   0   1   1
7   0   0   1   1   0   1
8   1   0   1   1   1   0
9   0   0   1   1   0   1

如何找出哪一行出现次数最多和唯一项计数? 这里 0 0 1 1 0 1 这在行 0,2,4,7,9.

中出现的次数最多

我试过 apriori algorithm ,但如果我的数据很大,它会给我 100 多条规则。 .NB : 我的真实数据不是 01。这是模拟数据。

使用groupby by all columns with size and for index by max value add idxmax:

out = df.groupby(df.columns.tolist()).size().idxmax()
print (out)
(0, 0, 1, 1, 0, 1)

对于索引值 GroupBy.transformmax 值比较:

s = df.groupby(df.columns.tolist())[df.columns[0]].transform('size')
idx = s.index[s == s.max()]
print (idx)
Int64Index([0, 2, 4, 7, 9], dtype='int64')