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P-029: Trouvez la valeur la plus fréquente du code produit (product_cd) pour chaque code magasin (store_cd) pour la trame de données des détails du reçu (df_receipt).
code
df_receipt.groupby('store_cd').product_cd.apply(lambda x: x.mode()).reset_index() \
.set_index(['store_cd','level_1','product_cd'])
store_cd | level_1 | product_cd |
---|---|---|
S12007 | 0 | P060303001 |
S12013 | 0 | P060303001 |
S12014 | 0 | P060303001 |
S12029 | 0 | P060303001 |
S12030 | 0 | P060303001 |
S13001 | 0 | P060303001 |
S13002 | 0 | P060303001 |
S13003 | 0 | P071401001 |
S13004 | 0 | P060303001 |
S13005 | 0 | P040503001 |
S13008 | 0 | P060303001 |
S13009 | 0 | P060303001 |
S13015 | 0 | P071401001 |
S13016 | 0 | P071102001 |
S13017 | 0 | P060101002 |
S13018 | 0 | P071401001 |
S13019 | 0 | P071401001 |
S13020 | 0 | P071401001 |
S13031 | 0 | P060303001 |
S13032 | 0 | P060303001 |
S13035 | 0 | P040503001 |
S13037 | 0 | P060303001 |
S13038 | 0 | P060303001 |
S13039 | 0 | P071401001 |
S13041 | 0 | P071401001 |
S13043 | 0 | P060303001 |
S13044 | 0 | P060303001 |
S13051 | 0 | P050102001 |
1 | P071003001 | |
2 | P080804001 | |
S13052 | 0 | P050101001 |
S14006 | 0 | P060303001 |
S14010 | 0 | P060303001 |
S14011 | 0 | P060101001 |
S14012 | 0 | P060303001 |
S14021 | 0 | P060101001 |
S14022 | 0 | P060303001 |
S14023 | 0 | P071401001 |
S14024 | 0 | P060303001 |
S14025 | 0 | P060303001 |
S14026 | 0 | P071401001 |
S14027 | 0 | P060303001 |
S14028 | 0 | P060303001 |
S14033 | 0 | P071401001 |
S14034 | 0 | P060303001 |
S14036 | 0 | P040503001 |
1 | P060101001 | |
S14040 | 0 | P060303001 |
S14042 | 0 | P050101001 |
S14045 | 0 | P060303001 |
S14046 | 0 | P060303001 |
S14047 | 0 | P060303001 |
S14048 | 0 | P050101001 |
S14049 | 0 | P060303001 |
S14050 | 0 | P060303001 |
-Pandas DataFrame / Série. -Utilisez ceci lorsque vous souhaitez traiter ensemble des données avec la même valeur et vérifier le total ou la moyenne des données avec la même valeur.
Pour plus de détails sur le multi-index, veuillez consulter ici **
Dans le cas du flux de problèmes jusqu'à présent, vous voudrez répondre avec ce code, mais il renverra une erreur. Veuillez noter que le «mode» ne peut pas être calculé avec «.agg».
code
df_receipt.groupby('store_cd').agg({'product_cd':'mode'}).reset_index()
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