问题：通过熊猫DataFrame分组并选择最常用的值
我有一个包含三个字符串列的数据框。我知道第三列中的唯一一个值对于前两个的每种组合都有效。要清理数据，我必须按前两列按数据帧分组，并为每种组合选择第三列的最常用值。
我的代码：
import pandas as pd
from scipy import stats
source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'],
'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']})
print source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x: stats.mode(x['Short name'])[0])
最后一行代码不起作用，它显示“键错误’Short name’”，如果我尝试仅按城市分组，则会收到AssertionError。我该如何解决？
回答 0
您可以value_counts()用来获取计数系列，并获取第一行：
import pandas as pd
source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'],
'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']})
source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])
如果您想在.agg（）中执行其他agg函数，请尝试执行此操作。
# Let's add a new col, account
source['account'] = [1,2,3,3]
source.groupby(['Country','City']).agg(mod = ('Short name', \
lambda x: x.value_counts().index[0]),
avg = ('account', 'mean') \
)
回答 1
熊猫> = 0.16
pd.Series.mode 可用！
使用groupby，，GroupBy.agg并将pd.Series.mode功能应用于每个组：
source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)
Country City
Russia Sankt-Petersburg Spb
USA New-York NY
Name: Short name, dtype: object
如果需要将此作为DataFrame，请使用
source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode).to_frame()
Short name
Country City
Russia Sankt-Petersburg Spb
USA New-York NY
有用的Series.mode是，它总是返回一个Series，使其与agg和非常兼容apply，尤其是在重构groupby输出时。它也更快。
# Accepted answer.
%timeit source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])
# Proposed in this post.
%timeit source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)
5.56 ms ± 343 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.76 ms ± 387 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
处理多种模式
Series.mode 当有 多种模式：
source2 = source.append(
pd.Series({'Country': 'USA', 'City': 'New-York', 'Short name': 'New'}),
ignore_index=True)
# Now `source2` has two modes for the
# ("USA", "New-York") group, they are "NY" and "New".
source2
Country City Short name
0 USA New-York NY
1 USA New-York New
2 Russia Sankt-Petersburg Spb
3 USA New-York NY
4 USA New-York New
source2.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)
Country City
Russia Sankt-Petersburg Spb
USA New-York [NY, New]
Name: Short name, dtype: object
或者，如果您想要每种模式单独一行，则可以使用GroupBy.apply：
source2.groupby(['Country','City'])['Short name'].apply(pd.Series.mode)
Country City
Russia Sankt-Petersburg 0 Spb
USA New-York 0 NY
1 New
Name: Short name, dtype: object
如果你 不关心返回哪种模式（只要是其中一种模式），那么您将需要一个lambda来调用mode并提取第一个结果。
source2.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(
lambda x: pd.Series.mode(x)[0])
Country City
Russia Sankt-Petersburg Spb
USA New-York NY
Name: Short name, dtype: object
（不）考虑的替代方案
您也可以使用 statistics.mode从python，但是…
source.groupby(['Country','City'])['Short name'].apply(statistics.mode)
Country City
Russia Sankt-Petersburg Spb
USA New-York NY
Name: Short name, dtype: object
…在处理多种模式时效果不佳；一个StatisticsError提高。在文档中提到了这一点：
如果数据为空，或者没有一个最常用的值，则会引发StatisticsError。
但是你可以自己看…
statistics.mode([1, 2])
# ---------------------------------------------------------------------------
# StatisticsError Traceback (most recent call last)
# ...
# StatisticsError: no unique mode; found 2 equally common values
回答 2
对于agg，lambba函数获得一个Series没有'Short name'属性的。
stats.mode 返回两个数组的元组，因此您必须采用此元组中第一个数组的第一个元素。
通过以下两个简单的更改：
source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x: stats.mode(x)[0][0])
退货
Short name
Country City
Russia Sankt-Petersburg Spb
USA New-York NY
回答 3
这里的游戏有点晚了，但是我遇到了HYRY解决方案的一些性能问题，因此我不得不提出另一个问题。
它的工作原理是找到每个键值的频率，然后对每个键只保留最常出现的值。
还有一个支持多种模式的附加解决方案。
在代表我正在处理的数据的规模测试中，运行时间从37.4s减少到0.5s！
这是解决方案的代码，一些示例用法和规模测试：
import numpy as np
import pandas as pd
import random
import time
test_input = pd.DataFrame(columns=[ 'key', 'value'],
data= [[ 1, 'A' ],
[ 1, 'B' ],
[ 1, 'B' ],
[ 1, np.nan ],
[ 2, np.nan ],
[ 3, 'C' ],
[ 3, 'C' ],
[ 3, 'D' ],
[ 3, 'D' ]])
def mode(df, key_cols, value_col, count_col):
'''
Pandas does not provide a `mode` aggregation function
for its `GroupBy` objects. This function is meant to fill
that gap, though the semantics are not exactly the same.
The input is a DataFrame with the columns `key_cols`
that you would like to group on, and the column
`value_col` for which you would like to obtain the mode.
The output is a DataFrame with a record per group that has at least one mode
(null values are not counted). The `key_cols` are included as columns, `value_col`
contains a mode (ties are broken arbitrarily and deterministically) for each
group, and `count_col` indicates how many times each mode appeared in its group.
'''
return df.groupby(key_cols + [value_col]).size() \
.to_frame(count_col).reset_index() \
.sort_values(count_col, ascending=False) \
.drop_duplicates(subset=key_cols)
def modes(df, key_cols, value_col, count_col):
'''
Pandas does not provide a `mode` aggregation function
for its `GroupBy` objects. This function is meant to fill
that gap, though the semantics are not exactly the same.
The input is a DataFrame with the columns `key_cols`
that you would like to group on, and the column
`value_col` for which you would like to obtain the modes.
The output is a DataFrame with a record per group that has at least
one mode (null values are not counted). The `key_cols` are included as
columns, `value_col` contains lists indicating the modes for each group,
and `count_col` indicates how many times each mode appeared in its group.
'''
return df.groupby(key_cols + [value_col]).size() \
.to_frame(count_col).reset_index() \
.groupby(key_cols + [count_col])[value_col].unique() \
.to_frame().reset_index() \
.sort_values(count_col, ascending=False) \
.drop_duplicates(subset=key_cols)
print test_input
print mode(test_input, ['key'], 'value', 'count')
print modes(test_input, ['key'], 'value', 'count')
scale_test_data = [[random.randint(1, 100000),
str(random.randint(123456789001, 123456789100))] for i in range(1000000)]
scale_test_input = pd.DataFrame(columns=['key', 'value'],
data=scale_test_data)
start = time.time()
mode(scale_test_input, ['key'], 'value', 'count')
print time.time() - start
start = time.time()
modes(scale_test_input, ['key'], 'value', 'count')
print time.time() - start
start = time.time()
scale_test_input.groupby(['key']).agg(lambda x: x.value_counts().index[0])
print time.time() - start
运行此代码将打印如下内容：
key value
0 1 A
1 1 B
2 1 B
3 1 NaN
4 2 NaN
5 3 C
6 3 C
7 3 D
8 3 D
key value count
1 1 B 2
2 3 C 2
key count value
1 1 2 [B]
2 3 2 [C, D]
0.489614009857
9.19386196136
37.4375009537
希望这可以帮助！
回答 4
这里有两个最重要的答案：
df.groupby(cols).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])
或者，最好
df.groupby(cols).agg(pd.Series.mode)
但是，在简单的边缘情况下，这两种方法都会失败，如下所示：
df = pd.DataFrame({
'client_id':['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'date':['2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01'],
'location':['NY', 'NY', 'LA', 'LA', 'DC', 'DC', 'LA', np.NaN]
})
首先：
df.groupby(['client_id', 'date']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])
收益IndexError（由于group返回的空Series C）。第二：
df.groupby(['client_id', 'date']).agg(pd.Series.mode)
返回ValueError: Function does not reduce，因为第一组返回两个列表（因为有两种模式）。（如记录在这里，如果第一批返回的单一模式，这会工作！）
针对这种情况的两种可能的解决方案是：
import scipy
x.groupby(['client_id', 'date']).agg(lambda x: scipy.stats.mode(x)[0])
以及cs95在这里的评论中给我的解决方案：
def foo(x):
m = pd.Series.mode(x);
return m.values[0] if not m.empty else np.nan
df.groupby(['client_id', 'date']).agg(foo)
但是，所有这些都很慢，不适合大型数据集。我最终使用的一种解决方案是abw33的答案（应该更高）的稍微修改的版本：a）可以处理这些情况，b）快得多。
def get_mode_per_column(dataframe, group_cols, col):
return (dataframe.fillna(-1) # NaN placeholder to keep group
.groupby(group_cols + [col])
.size()
.to_frame('count')
.reset_index()
.sort_values('count', ascending=False)
.drop_duplicates(subset=group_cols)
.drop(columns=['count'])
.sort_values(group_cols)
.replace(-1, np.NaN)) # restore NaNs
group_cols = ['client_id', 'date']
non_grp_cols = list(set(df).difference(group_cols))
output_df = get_mode_per_column(df, group_cols, non_grp_cols[0]).set_index(group_cols)
for col in non_grp_cols[1:]:
output_df[col] = get_mode_per_column(df, group_cols, col)[col].values
从本质上讲，该方法一次在一个col上工作并输出df，因此concat您可以将第一个视为df而不是密集的，然后将输出数组（values.flatten()）迭代添加为df中的一列。
回答 5
正确的答案是@eumiro解决方案。@HYRY解决方案的问题是，当您拥有[1,2,3,4]之类的数字序列时，解决方案是错误的，即您没有mode。例：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(
{
'client': ['A', 'B', 'A', 'B', 'B', 'C', 'A', 'D', 'D', 'E', 'E', 'E', 'E', 'E', 'A'],
'total': [1, 4, 3, 2, 4, 1, 2, 3, 5, 1, 2, 2, 2, 3, 4],
'bla': [10, 40, 30, 20, 40, 10, 20, 30, 50, 10, 20, 20, 20, 30, 40]
}
)
如果您像@HYRY那样进行计算，则会得到：
>>> print(df.groupby(['client']).agg(lambda x: x.value_counts().index[0]))
total bla
client
A 4 30
B 4 40
C 1 10
D 3 30
E 2 20
这显然是错误的（请参阅A值，该值为1而不是4），因为它不能使用唯一值进行处理。
因此，另一种解决方案是正确的：
>>> import scipy.stats
>>> print(df.groupby(['client']).agg(lambda x: scipy.stats.mode(x)[0][0]))
total bla
client
A 1 10
B 4 40
C 1 10
D 3 30
E 2 20
回答 6
如果您想要另一种不依赖的解决方法，value_counts或者scipy.stats可以使用Counter集合
from collections import Counter
get_most_common = lambda values: max(Counter(values).items(), key = lambda x: x[1])[0]
这样可以应用于上面的例子
src = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'],
'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
'Short_name' : ['NY','New','Spb','NY']})
src.groupby(['Country','City']).agg(get_most_common)
回答 7
如果您不想包含NaN值，则使用Counter的速度比pd.Series.mode或快得多pd.Series.value_counts()[0]：
def get_most_common(srs):
x = list(srs)
my_counter = Counter(x)
return my_counter.most_common(1)[0][0]
df.groupby(col).agg(get_most_common)
应该管用。当您具有NaN值时，这将失败，因为每个NaN都将被分别计算。
回答 8
这里的问题是性能，如果您有很多行，那将是一个问题。
如果是您的情况，请尝试以下操作：
import pandas as pd
source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'],
'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
'Short_name' : ['NY','New','Spb','NY']})
source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])
source.groupby(['Country','City']).Short_name.value_counts().groupby['Country','City']).first()
回答 9
对于较大的数据集，较为笨拙但较快的方法包括获取感兴趣列的计数，将计数从高到低排序，然后对子集进行重复数据删除以仅保留最大的个案。代码示例如下：
>>> import pandas as pd
>>> source = pd.DataFrame(
{
'Country': ['USA', 'USA', 'Russia', 'USA'],
'City': ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
'Short name': ['NY', 'New', 'Spb', 'NY']
}
)
>>> grouped_df = source\
.groupby(['Country','City','Short name'])[['Short name']]\
.count()\
.rename(columns={'Short name':'count'})\
.reset_index()\
.sort_values('count', ascending=False)\
.drop_duplicates(subset=['Country', 'City'])\
.drop('count', axis=1)
>>> print(grouped_df)
Country City Short name
1 USA New-York NY
0 Russia Sankt-Petersburg Spb
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