Python:如何查找模式(第一列 - 对象)，按第二列分组，输出到第三列

Question

我正在使用 Python 2.7(在 iPython Notebook 中)并且我有以下 pandas DataFrame:

df = pd.DataFrame({'Client': [161252, 8858, 8858, 8858, 8858, 56552, 56552], 
               'State': ['NE', 'MN', 'MN', 'TX', 'MN', 'NJ', 'WA']})

我想要做的是将行按“客户端”分组，找到每个客户端的“状态”模式，然后将输出放入名为“Mode_State”的新列中。 “State”列是一个 Python 对象。

我尝试过以下方法:

from scipy.stats import mode
df.insert(1, 'Mode_State', ' ')

df['Mode_State'] = df['State'].groupby(df["Client"]).transform(mode)
df

这会产生以下结果:

    Client  Mode_State  State
0   161252  NE           NE
1   8858    MN           MN
2   8858    3            MN
3   8858    MN           TX
4   8858    3            MN
5   56552   [NJ]         NJ
6   56552   [1]          WA

我意识到 scipy.stats 还包括模式的数量，所以我尝试了以下(只是返回两个字符的状态信息，而不是模式号):

df['Mode_State'] = df['State'].groupby(df["Client"]).transform(mode[0])
df

这当然给了我:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-1050c2b46d90> in <module>()
      1 from scipy.stats import mode
      2 
----> 3 df['Mode_State'] =     df['State'].groupby(df["Client"]).transform(mode[0])
      4 df

TypeError: 'function' object has no attribute '__getitem__'

我还尝试了 StackExchange 上处理字符串的各种响应(例如 lambda、agg、map 等)。我收到了我的第一个结果或错误消息的变化。如果有两个相等的模式(例如客户端 56552 有 NJ 和 WA)，则可以返回最低的结果。

如果有人能提供一些提示来指导我正确的方向，我将不胜感激。

谢谢(注意，我显然还在学习 Python，所以经验不是很丰富。我一直在通过 Wes McKinney 的 Python 进行数据分析，但是事实证明，使用字符串对我来说更具挑战性)。

Answer 1

df['Mode_State'] = df.groupby('Client').State.transform(lambda group: group.mode())


>>> df
   Client State Mode_State
0  161252    NE         NE
1    8858    MN         MN
2    8858    MN         MN
3    8858    TX         MN
4    8858    MN         MN
5   56552    NJ         NJ
6   56552    WA         WA