python - 使用 groupby 时 Pandas 中的计算模式

Question

我有一个表格如下:

Col1 | Col2 | Col3
AAA  | 1    | a
AAA  | 1    | a
AAA  | 1    | b
AAA  | 2    | b
AAA  | 2    | b
AAA  | 2    | b
AAA  | 3    | a
BBB  | 1    | b
BBB  | 1    | b

我想分两步缩小表格:

1. 在 Col3 中找到与 (Col1, Col2) 值对对应的最常出现的值。

2. 从step1的结果中，只保留Col1值对应出现频率最高的值。

将步骤 1 应用于上表:(AAA, 1)对应的众数(或最常出现的值)为a，依此类推。我们得到:

Col1 | Col2 | newCol1
AAA  | 1    | a
AAA  | 2    | b
AAA  | 3    | a
BBB  | 1    | b

将步骤 2 应用到此表，我们看到 a 是对应于 AAA 的模式，而 b 是对应于BBB - 所以我们得到:

Col1 | newCol2
AAA  | a  
BBB  | b

Answer 1

让我们一行完成

df.groupby(['Col1','Col2']).Col3.apply(pd.Series.mode).\ 
      groupby(level=0).apply(pd.Series.mode)
Out[136]: 
Col1   
AAA   0    a
BBB   0    b
Name: Col3, dtype: object

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纯属娱乐

pd.crosstab([df.Col1,df.Col2],df.Col3).idxmax(1).groupby(level=0).apply(pd.Series.mode)
Out[140]: 
Col1   
AAA   0    a
BBB   0    b
dtype: object