Pandas groupby不能有效地应用

以下是我正在处理的排名数据框架：

               Q6     Q17
1      Consultant     NaN
2           Other     NaN
3  Data Scientist    Java
4    Not employed  Python
5    Data Analyst     SQL

我想：

计算“数据科学家”使用每种编程语言的次数，并将频率记录在“计数”列中

按降序排列计数

重置索引并将Q17重命名为语言

下面的代码不会对每种语言进行分组

ranking_data = ranking_data[ranking_data.Q6 == 'Data Scientist']
ranking_data_summary = ranking_data.copy().rename(columns = {'Q17':'Language'})
ranking_data_summary['counts'] = ranking_data_summary.groupby('Language') 
['Language'].transform('count')
ranking_data_summary.sort_values('counts',ascending = False, inplace = True)
ranking_data_summary.reset_index(inplace = True)

---

我做错了什么？

让事情变得比需要的更复杂

pd.crosstab（df.Q6，df.Q17）

但是你可以做

df.query（'Q6==“数据科学家”）.Q17.value_counts（）

这应该很好：

ranking_Data[ranking_Data[“Q6”]=“Data Scientist”]。groupby（“G17”）.count（）

@piRSquared我需要返回一个数据帧本身。。无论如何谢谢你！