我有一个熊猫数据框：
id city
[email protected] Bangalore
[email protected] Mumbai
[email protected] Jamshedpur
[email protected] Jamshedpur
[email protected] Bangalore
[email protected] Mumbai
[email protected] Vijayawada
[email protected] Vijayawada
[email protected] Vijayawada
我想以id-wise查找出现的最大城市名称。因此，对于给定的ID，我可以说-这是他最喜欢的城市：
id city
[email protected] Bangalore
[email protected] Vijayawada
[email protected] Jamshedpur
使用groupby id和city可以得到：
id city count
0 [email protected] Bangalore 2
1 [email protected] Mumbai 2
2 [email protected] Vijayawada 3
3 [email protected] Jamshedpur 2
如何进一步进行？我相信一些按组申请会做到这一点，但不知道到底是什么会成功。因此，请提出建议。
如果两个或三个城市的ID数相同，则可以返回其中任何一个城市。
您可以groupby使用size和尝试两次idxmax。输出是元组列表（因为MultiIndex），因此请使用apply：
df = df.groupby(['id','city']).size().groupby(level=0).idxmax()
.apply(lambda x: x[1]).reset_index(name='city')
另一个解决方案：
s = df.groupby(['id','city']).size()
df = s.loc[s.groupby(level=0).idxmax()].reset_index().drop(0,axis=1)
或者：
df = df.groupby(['id'])['city'].apply(lambda x: x.value_counts().index[0]).reset_index()
print (df)
id city
0 [email protected] Bangalore
1 [email protected] Vijayawada
2 [email protected] Jamshedpur
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