Question

我有一个数据框：

ID CATEGORY AMOUNT
1   T1       1000
2   T2       1500
3   T3       2000
4   T4       3000
5   T1       2000
6   T2       2500
7   T3       7000
8   T4       4000
9   T1       1000
10   T2      1500
11   T3      2000
12   T4      3000

我要groupby类别，然后获取每个类别的模式：

T1 1000
T2 1500

一直到T4。当我运行以下python代码时，出现错误：

df['AMOUNT'].groupby(df['CATEGORY']).mode()

我收到以下错误

AttributeError：无法访问“ SeriesGroupBy”对象的可调用属性“模式”，请尝试使用“应用”方法

Answer 1

您需要对整个数据帧进行分组，然后应用mode函数：

df.groupby(['CATEGORY'])['AMOUNT'].apply(lambda x: x.mode()[x.mode().index[-1]])

Answer 2

我认为您需要：

df.groupby('CATEGORY')['AMOUNT'].agg(lambda x:x.value_counts().index[0])

Answer 3

尝试使用mode模块中的statistics函数：

from statistics import mode
result = df.groupby('CATEGORY')['AMOUNT'].aggregate(lambda x : mode(x))
print(result)

#    CATEGORY
# T1    1000
# T2    1500
# T3    2000
# T4    3000

计算聚合模式

3 个答案: