根據(jù)熊貓數(shù)據(jù)幀分組并選擇最常用的值我有一個(gè)有三個(gè)字符串列的數(shù)據(jù)框架。我知道，第三列中唯一的一個(gè)值對(duì)于前兩列的每一個(gè)組合都是有效的。要清理數(shù)據(jù)，我必須按數(shù)據(jù)幀按前兩列分組，并為每個(gè)組合選擇第三列的最常用值。我的代碼：import pandas as pdfrom scipy import stats source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'],                    'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],                   'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']})print source.groupby(['Country','City']).                   agg(lambda x: stats.mode(x['Short name'])[0])最后一行代碼不起作用，它寫(xiě)著“鍵錯(cuò)誤‘短名稱(chēng)’”，如果我試圖只按City分組，那么我就得到了AssertionError。我能做些什么來(lái)解決它？