Python 根据创建的列按两列分组

我有一个这样的数据集

df = pd.DataFrame({'time':['13:30', '9:20', '18:12', '19:00', '11:20', '13:30', '15:20', '17:12', '16:00', '8:20'],
               'item': [coffee, bread, pizza, rice, soup, coffee, bread, pizza, rice, soup]})

df['hour'] = df.Time.apply(lambda x: int(x.split(':')[0]))
def time_period(hour):
if hour >= 6 and hour < 11:
    return 'breakfast'
elif hour >= 11 and hour < 15:
    return 'lunch'
else:
    return 'dinner'
df['meal'] = df['hour'].apply(lambda x: time_period(x))

我想把时间分成三顿饭，早餐，午餐，晚餐。并将其添加到数据中

我是这样做的

df = pd.DataFrame({'time':['13:30', '9:20', '18:12', '19:00', '11:20', '13:30', '15:20', '17:12', '16:00', '8:20'],
               'item': [coffee, bread, pizza, rice, soup, coffee, bread, pizza, rice, soup]})

df['hour'] = df.Time.apply(lambda x: int(x.split(':')[0]))
def time_period(hour):
if hour >= 6 and hour < 11:
    return 'breakfast'
elif hour >= 11 and hour < 15:
    return 'lunch'
else:
    return 'dinner'
df['meal'] = df['hour'].apply(lambda x: time_period(x))

df['hour']=df.Time.apply（lambda x:int（x.split（'：'）[0]））
def时间段（小时）：
如果小时>=6且小时<11：
返回“早餐”
elif小时>=11和小时<15：
返回“午餐”
其他：
返回“晚餐”
df['mean']=df['hour'].应用（λx：时间段（x））

现在我想根据这三顿饭的数据分组，并得到如下输出：

---

它看起来与您预期的输出不完全一样，但它遵循相同的理念：

>>> df.groupby("meal")["item"].value_counts()
meal       item  
breakfast  bread     1
           soup      1
dinner     pizza     2
           rice      2
           bread     1
lunch      coffee    2
           soup      1

---

df2=df.groupby（[df.fine，df.item]）.count（）

类似于您要查找的内容？ValueError:“fine”既是一个索引级别又是一个列标签，这是不明确的。也许可以尝试不使用前两行代码，因为您似乎已经有了获取

fine

的代码。是的，你知道我如何根据早餐的数量对桌子进行分类吗？