高效地计算在一组其他分组变量中分组的多个独立列的value_counts

，可以通过使用pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个DataFrame来存储我们的数据。假设我们有一个包含多个独立列的数据集，其中包含两个分组变量：group1和group2，以及多个其他列：col1、col2、col3等。

data = {
    'group1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
    'group2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X'],
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
    'col3': [11, 12, 13, 14, 15]
}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用pandas的groupby函数来按照group1和group2进行分组，并计算每个分组中每个独立列的value_counts。

result = df.groupby(['group1', 'group2']).agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

在上述代码中，我们使用agg函数来应用lambda函数，该lambda函数对每个分组中的每个列进行value_counts计算，并返回出现次数最多的值。

最后，我们可以打印出结果：

print(result)

这将输出一个包含每个分组中每个独立列的value_counts的DataFrame。

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