如何 groupby().transform() 在数据框中查找模式？

我有一个像这样的数据框：

lst = [["High", "A"], ["High", "A"], ["High", "B"],["Medium", "A"], ["Medium", "B"], ["Medium", "C"]]

df = pd.DataFrame(lst, columns =["Class", "Grade"])

我需要获得每个“班级”中“等级”的模式（多数票）。 如果票数相同，则指定“x”。

以下是我期望得到的：

这是我的代码：

df['majority_vote'] = df.groupby(['Class'])['Grade'].transform(lambda x: x.mode()[0])

我认为如果票数相同，代码将返回“nan”。然后，我稍后会将“nan”更改为“x”。

但是，我得到的如下：

在“Medium”类中，代码返回第一个元素（“A”）而不是“nan”。

任何其他方法都值得赞赏。 请你帮助我好吗？先感谢您。

使用的问题x.mode()[0]就是它pd.Series(['A', 'B', 'C']).mode()评估为['A', 'B', 'C']。同时，pd.Series(['A', 'A', 'B']).mode()评估为['A'].

这是一个函数，它将返回众数（如果只有一个众数），如果存在平局（即多个众数），则返回“x”。

import pandas as pd
lst = [["High", "A"], ["High", "A"], ["High", "B"],["Medium", "A"], ["Medium", "B"], ["Medium", "C"]]
df = pd.DataFrame(lst, columns=["Class", "Grade"])

def get_mode_or_x(series):
    mode = series.mode()
    if mode.size == 1:
        return mode[0]
    return "x"

df.loc[:, "majority_vote"] = df.groupby("Class")["Grade"].transform(get_mode_or_x)