Python 3.x Pandas从count（）函数的dataframe aggregate max（）返回字符串值

我正在学习熊猫，并努力学习更简单的东西

最终，我希望我的代码只返回“oranges”，因为is在Colour列中出现的值最多

我的索引当前是x列

X    FRUIT   COLOR
10  apples  green
10  apples  red
10  oranges green
10  oranges orange
10  oranges yellow
10  bananas yellow
10  bananas green

我似乎总是返回一个键值对或仅返回.count（）数字，并且似乎无法从聚合结果中仅提取结果列值

下面是我试图解决这个问题的一个代码示例-我已经尝试了很多，但这是最新的一个不起作用的示例：

df['COUNT'] = df.groupby(['FRUIT'])['FRUIT'].transform('SIZE')
copy_df = df
max = copy_df.loc[df['SIZE'] == copy_df['SIZE'].max()]
print(max)

---

这将返回“AttributeError:“SeriesGroupBy”对象没有属性“SIZE”-我已经尝试过其他方法，但效果更好，但我可以看出我进展不快。

我认为您需要在

转换中将
大小更改为
大小
：

df['SIZE'] = df.groupby(['FRUIT'])['FRUIT'].transform('size')

max1 = df.loc[df['SIZE'] == df['SIZE'].max()]
print(max1)
    X    FRUIT   COLOR  SIZE
2  10  oranges   green     3
3  10  oranges  orange     3
4  10  oranges  yellow     3

如果需要列
的顶部值，请使用
索引[0]
，然后使用索引的第一个值，因为输出已排序：

print (df.FRUIT.value_counts())
oranges    3
apples     2
bananas    2
Name: FRUIT, dtype: int64

val  = df.FRUIT.value_counts().index[0]
print (val)
oranges

另一种解决方案是使用Aggregate来检查
系列的最大值的索引值
：

print (df.groupby('FRUIT')['FRUIT'].size())
FRUIT
apples     2
bananas    2
oranges    3
dtype: int64

val = df.groupby('FRUIT')['FRUIT'].size().idxmax()
print (val)
oranges