获取每个列值的最常见列答案

【问题标题】：Get most common column for each column value获取每个列值的最常见列
【发布时间】：2017-11-08 07:01:27
【问题描述】：

我想要每个数字最常用的字母。我尝试了各种各样的东西；不知道什么是正确的方法。

import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series

original = DataFrame({
    'letter': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'A', 3: 'B', 4: 'B'}, 
    'number': {0: '01', 1: '01', 2: '02', 3: '02', 4: '02'}
})

expected = DataFrame({'most_common_letter': {'01': 'A', '02': 'B'}})

理想情况下，我希望最大限度地提高可读性。

【问题讨论】：

标签： python pandas split-apply-combine

【解决方案1】：

我们可以使用DataFrame.mode()方法：

In [43]: df.groupby('number')[['letter']] \
           .apply(lambda x: x.mode()) \
           .reset_index(level=1, drop=True)
Out[43]:
       letter
number
01          A
02          B

【讨论】：

【解决方案2】：

>>> df = pd.DataFrame({
    'letter': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'A', 3: 'B', 4: 'B'}, 
    'number': {0: '01', 1: '01', 2: '02', 3: '02', 4: '02'}})
>>> df['most_common_letter']=df.groupby('number')['letter'].transform(max) 
>>> df = df.iloc[:,1:].drop_duplicates().set_index('number')
>>> df.index.name = None
>>> df
   most_common_letter
01                  A
02                  B

如果它有助于提高可读性，也可以这样：

>>> df['most_common_letter']=df.groupby('number')['letter'].transform(max) 
>>> df = df.drop('letter', axis=1).drop_duplicates().rename({'number': None}).set_index('number')
>>> df
   most_common_letter
01                  A
02                  B

【讨论】：

【解决方案3】：

使用groupby + apply + value_counts + 选择第一个index 值，因为值已排序。

最后转换Seriesto_frame并删除索引名称rename_axis：

df = original.groupby('number')['letter'] \
             .apply(lambda x: x.value_counts().index[0])
             .to_frame('most_common_letter')
             .rename_axis(None)
print (df)
   most_common_letter
01                  A
02                  B

类似的解决方案：

from collections import Counter

df = original.groupby('number')['letter'] \
             .apply(lambda x: Counter(x).most_common(1)[0][0]) \
             .to_frame('most_common_letter') \
             .rename_axis(None)
print (df)
   most_common_letter
01                  A
02                  B

或者使用Series.mode:

df = original.groupby('number')['letter'] \
             .apply(lambda x: x.mode()[0][0])
             .to_frame('most_common_letter')
             .rename_axis(None)
print (df)
   most_common_letter
01                  A
02                  B

【讨论】：

有没有办法通过使用.idxmax() 或其他方式来提高可读性？
不幸的是我现在不知道:(