Pandas 值为_counts（）的groupby结果后的透视数据帧

我试了很多，但找不到解决办法

我在df上运行以下代码：

df.groupby(df['Operatiejaar'])['ASA'].value_counts().sort_index()

这产生了预期的结果：

Operatiejaar  ASA
2017          1.0    1523
              2.0    2658
              3.0     685
              4.0      28
2018          1.0    1357
              2.0    2749
              3.0     729
              4.0      26
2019          1.0    1505
              2.0    2770
              3.0     787
              4.0      27
              5.0       1
Name: ASA, dtype: int64

现在，我想把重点放在：

    ASA 1   ASA 2   ASA 3   ASA 4
Jaar                
2017    1523    2658    685     28
2018    1357    2749    729     26
2019    1505    2770    787     27

我现在手工制作了这个pivot.df。我的问题是: 基于上面的groupby代码：我如何将结果转向想要的df？我相信这一定是可以的，但如何。。。。顺便说一下：groupby的结果是一个系列。使用pd.DataFrame（df） 我已将其转换为数据帧

谢谢！！使用，然后将列名转换为整数，最后使用：

如果每个组只需要前4行，请添加：

---

谢谢正是我需要的答案！！我用unstack试过allready，但就是做不好。你帮了我大忙，我又学到了一些东西！问候语

s = df.groupby(df['Operatiejaar'])['ASA'].value_counts().sort_index()

df1 = s.unstack().rename(columns=int).add_prefix('ASA ')

df1 = s.groupby(level=0).head(4).unstack().rename(columns=int).add_prefix('ASA ')