如何在分組後找到 Pandas DataFrame 列中最常見的值？

GroupBy pandas DataFrame 並選擇最常見值

您的任務是清理包含三個字串列的資料框，確保第三列包含前兩列的指定組合的正確值。您提供的程式碼片段嘗試按前兩列對資料框進行分組，並為每個組合選擇第三列的最常見值。但是，您在嘗試執行 agg 函數時遇到問題。

使用 Pandas >= 0.16

您在程式碼中使用的語法已過時。相反，請使用 pd.Series.mode 函數，該函數在 Pandas 0.16 及更高版本中可用。該函數傳回一系列字串中最常見的值。應用方法如下：

source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)

此語法按「國家」和「城市」對資料框進行分組，將pd.Series.mode 函數應用於每個群組的「簡稱」列，並顯示結果。

如果您需要將輸出作為DataFrame，請使用此line:

source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode).to_frame()

處理多種模式

pd.Series.mode函數也可以有效地處理存在多種模式的情況。例如，如果多個值以與最常見值相同的頻率出現，它們將作為模式清單傳回。

替代方案（不建議）

您可以使用Python標準函式庫中的statistics.mode函數。然而，這種方法在處理多種模式時表現不佳。當沒有一個最常見的值時，它會引發統計錯誤。

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