如何在分組後找到 Pandas DataFrame 中最常見的值？

按pandas DataFrame 分組並選擇最常見的值

要清理具有多個字串列的數據，請按前兩列分組並為第三列選擇最常見的值在每個組合中。

問題

提供的程式碼失敗並顯示KeyError，並且僅按 City 列分組會導致斷言錯誤。需要一個強大的解決方案。

解決方案

在pandas v0.16 之後，pd.Series.mode 為此任務提供了一種多功能且高效的方法：

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

解決多種模式

如果組內有多種模式，Series.mode 會傳回一個清單的價值觀。對於單一結果，應用 lambda 函數：

source.groupby(['Country', 'City'])['Short name'].agg(lambda x: pd.Series.mode(x)[0])

考慮的替代方案

也可以使用 scipy.stats.mode，但遇到多種模式時會引發錯誤。

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