pandas a커럼을 drop하고b,c,d컬럼을 기준으로 groupby 한후 e컬럼의 최빈값을 취한다.동률일경우 Min 값을 가져온다

def mode_min(series):
    counts = series.value_counts()
    mode_val = counts.idxmax()
    max_count = counts.max()
    if (counts[counts == max_count].count() > 1):
        return series.min()
    return mode_val

result = df.groupby(['b', 'c', 'd'])['e'].agg(mode_min).reset_index()

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
data = {
    'a': [1, 2, 3, 4, 5],
    'b': ['x', 'x', 'y', 'y', 'x'],
    'c': ['p', 'p', 'q', 'q', 'p'],
    'd': ['m', 'm', 'n', 'n', 'm'],
    'e': [10, 20, 10, 30, 20]
}

df = pd.DataFrame(data)

# a 컬럼 드롭
df = df.drop(columns=['a'])

# 그룹화 및 최빈값 계산
def get_mode_or_min(group):
    mode_result = group['e'].mode()
    if len(mode_result) > 1:  # 동률일 경우
        return mode_result.min()  # 최빈값들이 동률일 경우 최소값 반환
    return mode_result[0]  # 최빈값 반환

result = df.groupby(['b', 'c', 'd']).apply(get_mode_or_min).reset_index(name='e')

result = df.groupby(['b', 'c', 'd'])['e'].agg(lambda x: x.mode()[0] if len(x.mode()) == 1 else x.min()).reset_index()
print(result)