Рассчитать режим столбца в Pandas, используя другой столбец с такими же значениями строки

Question

У меня есть следующие df -

id            score
222.0         0.0           
222.0         0.0           
222.0         1.0           
222.0         0.0           
222.0         1.0           
222.0         1.0           
222.0         1.0           
222.0         0.0           
222.0         1.0           
222.0        -1.0           
416.0         0.0           
416.0         0.0           
416.0         2.0           
416.0         0.0           
416.0         1.0           
416.0         0.0           
416.0         1.0           
416.0         1.0           
416.0         0.0           
416.0         0.0           
895.0         1.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0           
895.0         0.0

Я хочу рассчитать режим для того же значения id для столбца score. Как то так -

id            score
222.0         1.0           
416.0         0.0           
895.0         0.0  

Мой попробовал вот так-

df['score'] = df.mode()['score']

Но я получаю следующий вывод -

id            score
222.0         0.0           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
222.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN          
416.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN           
416.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN           
895.0         NaN

Что здесь не так?

Answer 1

Вы также можете использовать

In [79]: df.groupby('id').agg({'score': lambda x: x.value_counts().index[0]}).reset_index()
Out[79]:
      id  score
0  222.0    1.0
1  416.0    0.0
2  895.0    0.0

Или используйте

In [80]: from scipy.stats.mstats import mode

In [81]: df.groupby('id').agg({'score': lambda x: mode(x)[0]}).reset_index()
Out[81]:
      id  score
0  222.0    1.0
1  416.0    0.0
2  895.0    0.0

Answer 2

Сгруппируйте оценки по идентификаторам и примените режим к каждому:

>>> df.score.groupby(df['id']).apply(lambda g: g.mode()).reset_index()[['id', 'score']]
      id    score
0   222.0   1.0
1   416.0   0.0
2   895.0   0.0