我有一個(gè) groupby 數(shù)組，其中需要按 A 進(jìn)行分組，然后顯示由 B1 和 B2 分隔的 B 實(shí)例的計(jì)數(shù)，最后顯示 > 0.1 的實(shí)例的百分比，因此我這樣做是為了獲得前 2 個(gè)：    A   B       C   id                                      118 a1  B1      0119 a1  B1      0120 a1  B1      101.1   121 a1  B1      106.67  122 a1  B2      103.33  237 a1  B2      100 df = pd.DataFrame(df.groupby(    ['A', 'B'])['B'].aggregate('count')).unstack(level=1)我得到了第一部分的正確結(jié)果：                   BB                  B1   B2Aa1                  4   2a2                  7   9a3                  9   17a4                  8   8a5                  7   8但是當(dāng)我需要獲得 > 0 的計(jì)數(shù)百分比時(shí)prcnt_complete = df[['A', 'B', 'C']]prcnt_complete['passed'] = prcnt_complete['C'].apply(lambda x: (float(x) > 1))prcnt_complete = prcnt_complete.groupby(['A', 'B', 'passed']).count()我得到一些毫無(wú)意義的奇怪值，有時(shí) True 和 False 之間的總和甚至不相加。我試圖按順序理解我做錯(cuò)的事情，以便我能夠理解它。我正在尋找的結(jié)果是這樣的：                   B         passedB                  B1   B2   B1   B2Aa1                  4   2    2    2a2                  7   9    7    6a3                  9   17   9    5