类别数据的窗口滚动汇总

Question

我有一列5毫米行的数据框。我想通过将每200行汇总为一（25k x 200 = 5 000 000）来减少到25k行。该行值应用于所有200行中最频繁使用的类标签。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a' :['s','s','t','s','s','t','s','t','t','w','w','t','w','s','d']})
print(df)

Out[60]: 
     a
0   s
1   s
2   t
3   s
4   s
5   t
6   s
7   t
8   t
9   w
10  w
11  t
12  w
13  s
14  w

我想做这样的事情（一个例子）：

my_rolling_apply(my_column , widow_size= 3, function= majority_voted_class)

要获得输出：

Out[2]: 
   a
0  s
1  s
2  t
3  w
4  w

问题是如何做到这一点？有什么功能可以处理此任务吗？

更新：

这里唯一的问题是我需要控制组的大小。并且分组应输出大小相等的组，以在每个组中分配最常见的标签。