使用

value_counts并返回第一個索引值：

df["responseCount"] = (df.groupby("item")["response"]

.transform(lambda x: x.value_counts().index[0]))

print (df)

item response responseCount

0 1 A A

1 1 A A

2 1 B A

3 2 C C

4 2 C C

from collections import Counter

df["responseCount"] = (df.groupby("item")["response"]

.transform(lambda x: Counter(x).most_common(1)[0][0]))

print (df)

item response responseCount

0 1 A A

1 1 A A

2 1 B A

3 2 C C

4 2 C C

編輯：

問題是只有一個或多個NaN組,解決方案是使用if-else過濾：

print (df)

item response

0 1 A

1 1 A

2 2 NaN

3 2 NaN

4 3 NaN

def f(x):

s = x.value_counts()

print (s)

A 2

Name: 1, dtype: int64

Series([], Name: 2, dtype: int64)

Series([], Name: 3, dtype: int64)

#return np.nan if s.empty else s.index[0]

return np.nan if len(s) == 0 else s.index[0]

df["responseCount"] = df.groupby("item")["response"].transform(f)

print (df)

item response responseCount

0 1 A A

1 1 A A

2 2 NaN NaN

3 2 NaN NaN

4 3 NaN NaN

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python字符串出现次数最多的_python – Pandas：获取组中出现次数最多的字符串值...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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