Python 按Datetime分组，并在其他列上提供最频繁的字符串值

我目前有一个包含4列的数据集。一个有时间戳，另一个有表示电表状态的字符串，如“PRODUCT”、“PRODUCTOFF”、“HEAT”等

数据当前为10分钟格式。我需要每小时获取此数据，并保留最频繁的值。所以，如果我有“产品，产品，产品，水，热，水”，所有这些10米的时间戳，我希望它显示产品。在3个字符串显示两次或2个字符串显示三次的情况下，它可以选择其中任何一个

我在考虑按频率组织数据并获得最大（1）值，但我无法让它工作

这就是我所拥有的：

TimeStamp               Meter1       Meter2     Meter3
2019-09-16 12:00:00     OFFWATER    PRODUCT     OFF
2019-09-16 12:10:00     HEAT        PRODUCT     OFF
2019-09-16 12:20:00     FANS        PRODUCT     OFF
2019-09-16 12:30:00     FANS        PRODUCT     OFF
2019-09-16 12:40:00     FANS        PRODUCT     OFF
2019-09-16 12:50:00     FANS        PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:00:00     HEAT        PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:10:00     HEAT        PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:20:00     HEAT        PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:30:00     WATER       PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:40:00     WATER       PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:50:00     PRODUCT     PRODUCT     OFF

这就是我需要的：

TimeStamp               Meter1       Meter2     Meter3
2019-09-16 12:00:00     FANS        PRODUCT     OFF
2019-09-16 13:00:00     HEAT        PRODUCT     OFF

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任何帮助都将不胜感激。

我们可以检查

模式

，注意这里我将

模式

后的第一个值切片，因为我们可能有两个值是组的模式

df.groupby(df['TimeStamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H')).apply(lambda x : x.mode().iloc[0])
0                       TimeStamp Meter1   Meter2 Meter3
TimeStamp                                               
2019-09-16 12 2019-09-16 12:00:00   FANS  PRODUCT    OFF
2019-09-16 13 2019-09-16 13:00:00   HEAT  PRODUCT    OFF

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这正是我需要的。就像一个符咒，在一小时内2个标签显示3次的情况下，按字母顺序排列。非常感谢你WeNYoBen