如何按注册年份分组对‘上次登录间隔天数’列应用value_counts？

假设我有如下DataFrame：

Days since last login    Year of registration
1                        2010
2                        2010
4                        2010
1                        2010
1                        2011
10                       2011

请问如何对‘Days since last login’列应用value_counts，使其按各注册年份分别计算？我认为可以用unique()函数和for循环解决，但想知道更优雅的实现方案。

直接使用groupby结合value_counts是最简洁优雅的实现方式，无需手动循环：

df.groupby('Year of registration')['Days since last login'].value_counts()

这段代码会先按Year of registration列分组，然后对每个分组内的Days since last login列统计值的出现频次。返回结果是一个多级索引的Series，示例输出如下：

Year of registration  Days since last login
2010                  1                        2
                      2                        1
                      4                        1
2011                  1                        1
                      10                       1
Name: count, dtype: int64

如果希望结果以宽表形式展示（将登录间隔天数作为列），可以追加unstack()方法，并用fill_value填充缺失值：

df.groupby('Year of registration')['Days since last login'].value_counts().unstack(fill_value=0)

对应的输出为：

Days since last login  1  2  4  10
Year of registration              
2010                   2  1  1   0
2011                   1  0  0   1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vladimir Demidov