Facciamo un po’ di pratica con .apply()!

Ti viene fornito l’intero insieme di dati scores, con le prestazioni degli studenti e le loro informazioni di background.

Il tuo compito è definire la funzione prevalence() e applicarla alle colonne groups_to_consider del DataFrame scores. Questa funzione deve recuperare il gruppo/categoria più frequente per una data colonna (ad esempio, se la categoria più frequente nella colonna lunch è standard, allora prevalence() dovrebbe restituire standard).

La funzione reduce() dal modulo functools è già importata.

Suggerimento: pd.Series è un oggetto Iterable. Puoi quindi usarci sopra le operazioni standard.

Qual è la differenza tra un array NumPy e una lista?

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