从groupby中的列获取模式[重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】从groupby中的列获取模式[重复]

【英文标题】：Obtain mode from column in groupby [duplicate]

【发布时间】：2018-07-16 15:41:53

【问题描述】：

我正在尝试获取 groupby 对象中列的模式，但出现此错误：incompatible index of inserted column with frame index。

这是我遇到的问题，我不知道如何修复它。任何帮助将不胜感激。

dfBitSeq['KMeans'] = df.groupby('OnBitSeq')['KMeans'].apply(lambda x: x.mode())

【问题讨论】：

Pandas 模式返回一个数据框，这与返回标量的均值和中位数不同。所以你只需要使用 x.mode().iloc[0]

选择切片

这正是我所需要的。您可以将此作为答案提交，我会将其标记为已接受吗？

【参考方案1】：

您可以查看Attach a calculated column to an existing dataframe。

这个错误看起来很相似，答案非常有用。

【参考方案2】：

你可以使用scipy.stats.mode.下面的例子。

from scipy.stats import mode

df = pd.DataFrame([[1, 5], [2, 3], [3, 5], [2, 4], [2, 3], [1, 4], [1, 5]],
                  columns=['OnBitSeq', 'KMeans'])

#    OnBitSeq  KMeans
# 0         1       5
# 1         2       3
# 2         3       5
# 3         2       4
# 4         2       3
# 5         1       4
# 6         1       5

modes = df.groupby('OnBitSeq')['KMeans'].apply(lambda x: mode(x)[0][0]).reset_index()

#    OnBitSeq  KMeans
# 0         1       5
# 1         2       3
# 2         3       5

如果您需要将此添加回原始数据框：

df['Mode'] = df['OnBitSeq'].map(modes.set_index('OnBitSeq')['KMeans'])

【参考方案3】：

Pandas 模式返回的数据帧与返回标量的均值和中位数不同。所以你只需要使用 x.mode().iloc[0]

选择切片

dfBitSeq['KMeans'] = df.groupby('OnBitSeq')['KMeans'].apply(lambda x: x.mode().iloc[0])

【讨论】：

它对我有用。