¡Vamos a conseguir algo de experiencia práctica con .apply()!

Tienes a tu disposición el conjunto completo scores, que contiene el rendimiento de los estudiantes y su información de contexto.

Tu tarea es definir la función prevalence() y aplicarla a las columnas groups_to_consider del DataFrame scores. Esta función debe obtener el grupo/categoría más frecuente de una columna dada (p. ej., si la categoría más frecuente en la columna lunch es standard, entonces prevalence() debe devolver standard).

La función reduce() del módulo functools ya está importada.

Consejo: pd.Series es un objeto iterable. Por lo tanto, puedes usar operaciones estándar sobre él.

¿Cuál es la diferencia entre un array de NumPy y una lista?

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