按日期和Plot分组统计DataFrame中Growth Class 2列各分类出现频次

你可以直接用pandas内置的分组统计或交叉表功能实现，一行代码就能得到你要的按日期、Plot分组的Growth Class 2分类统计结果，缺失分类自动补0，无需手动写掩码切片。

方案1：groupby + value_counts + unstack #

# 先获取所有Growth Class 2的唯一分类，保证结果列完整
growth_classes = df['Growth Class 2'].unique()

# 分组统计并转成宽表
result = df.groupby(['Date', 'Plot'])['Growth Class 2']\
           .value_counts()\
           .unstack(fill_value=0)\
           .reindex(columns=growth_classes, fill_value=0)\
           .reset_index()

输出结果的行对应每个日期+Plot组合，列对应Growth Class 2的各个分类，值就是对应分类的统计数量，和你手动计算的结果完全一致。

方案2：直接用crosstab交叉表（更简洁） #

如果不需要额外处理逻辑，直接用pd.crosstab一步到位：

result = pd.crosstab(
    index=[df['Date'], df['Plot']],
    columns=df['Growth Class 2'],
    dropna=False
).reset_index()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LabRat01010