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?