mode鉴于确实没有任何商定的方式来处理关系，所以这非常困难。另外，它通常非常慢。这是一种“快速”的方法。我们将定义一个函数来计算每个组的模式，然后用来填充缺失的值map。我们不会遇到缺少组的问题，尽管对于关系，我们可以随意选择排序时首先出现的模式值：
def fast_mode(df, key_cols, value_col):
"""
Calculate a column mode, by group, ignoring null values.
Parameters
----------
df : pandas.DataFrame
DataFrame over which to calcualate the mode.
key_cols : list of str
Columns to groupby for calculation of mode.
value_col : str
Column for which to calculate the mode.
Return
------
pandas.DataFrame
One row for the mode of value_col per key_cols group. If ties,
returns the one which is sorted first.
"""
return (df.groupby(key_cols + [value_col]).size()
.to_frame('counts').reset_index()
.sort_values('counts', ascending=False)
.drop_duplicates(subset=key_cols)).drop(columns='counts')
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