Python 熊猫：用频繁值替换列中的所有值

示例数据帧

   df = pd.DataFrame({
                        "DAY":[25, 25, 27, 28],
                        "TRNDESCR":['Transfer','Transfer','Transfer','Transfer'],
                        "TRNAMT":[-10,-10,-10,-5]
                        })
    df

输出df：

DAY TRNDESCR    TRNAMT
0   25  Transfer    -10
1   25  Transfer    -10
2   27  Transfer    -10
3   28  Transfer    -5

所以，我想用频繁值替换TRNAMT列中的所有值
我的预期结果是：

    DAY TRNDESCR    TRNAMT
0   25  Transfer    -10
1   25  Transfer    -10
2   27  Transfer    -10
3   28  Transfer    -10

有人能帮我吗。非常感谢您通过以下方式使用“选择第一个值”：

具有第一个索引值的替代解决方案：

df['TRNAMT'] = df['TRNAMT'].value_counts().index[0]

通过以下方式与“选择第一个值”一起使用：

具有第一个索引值的替代解决方案：

df['TRNAMT'] = df['TRNAMT'].value_counts().index[0]

---

df['TRNAMT']=df['TRNAMT'].mode（）[0]

。？

df['TRNAMT']=df['TRNAMT'].mode（）[0]

。。？