rev_id worker_id toxicity toxicity_score
0 2232.0 723 0 0.0
1 2232.0 4000 0 0.0
2 2232.0 3989 0 1.0
3 2232.0 3341 0 0.0
4 2232.0 1574 0 1.0
5 2232.0 1508 0 1.0
6 2232.0 772 0 1.0
7 2232.0 680 0 0.0
8 2232.0 405 0 1.0
9 2232.0 4020 1 -1.0
10 4216.0 500 0 0.0
11 4216.0 599 0 0.0
12 4216.0 339 0 2.0
13 4216.0 257 0 0.0
14 4216.0 303 0 1.0
15 4216.0 188 0 0.0
16 4216.0 1549 0 1.0
17 4216.0 64 0 1.0
18 4216.0 1527 0 0.0
19 4216.0 1502 0 0.0
20 8953.0 2596 0 1.0
21 8953.0 2403 0 0.0
22 8953.0 2539 0 0.0
23 8953.0 2542 0 0.0
24 8953.0 2544 0 0.0
25 8953.0 1016 0 0.0
26 8953.0 2550 0 0.0
27 8953.0 2578 0 0.0
28 8953.0 2494 0 0.0
29 8953.0 971 0 0.0
我想通过熊猫通过rev_idtoxicity从toxicity_score组中获取模式编号（1或0）以及平均值。我怎样才能做到这一点 ？谢谢。
似乎您需要groupby通过和进行汇总：agg meanmode
df = (df.groupby('rev_id', as_index=False)
.agg({'toxicity_score':'mean', 'toxicity': lambda x: x.mode()}))
替代方法是value_counts选择索引的第一个值：
df = (df.groupby('rev_id', as_index=False)
.agg({'toxicity_score':'mean', 'toxicity': lambda x: x.value_counts().index[0]}))
print (df)
rev_id toxicity_score toxicity
0 2232.0 0.4 0
1 4216.0 0.5 0
2 8953.0 0.1 0
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