python中的R等价代码。如何将R代码行转换为python？

我有下面这行。如何为R代码编写等价的python代码

c1R:

df请确保提供一个易于复制的最小示例，格式化您的代码，并显示您的尝试（以避免否决票）。请看。我已经包括了我的尝试，但是，我在R和Python中得到了不同的输出。这是怎么回事？我只是保存了R的输出，用Python加载，然后与Python生成的
df
相比较，它们是相同的。是的，我得到了相同的输出。谢谢你很乐意帮忙！我添加了一些比较信息。如果你需要更多的帮助，请告诉我。最好的您好，实际上我正在使用for循环进行上述计算，方法是将数据分为几列。如何使用GROUPBY而不是for循环？我可以把问题贴出来吗？
data = pd.DataFrame(index=np.arange(0), columns=np.arange(len(c1)))
data.columns = c1
data[0,] = 0
d1 = pd.DataFrame(numeric_vector)
d1.columns = ['col1']
d1['count'] =d1.apply(lambda x: 1, axis=1)
d1['col1'] = d1['col1'].astype('category')
add_col1 = set(c1) - set(d1['col1'].unique())
d1['col1'] = d1['col1'].cat.add_categories(add_col1)
otData = d1['col1'].value_counts().reset_index()

    col1_Python  col2_Python  col1_R  col2_R
0          7.15            0    7.15       0
1          7.45            0    7.45       0
2          8.15            0    8.15       0
3          8.45            0    8.45       0
4          9.15            0    9.15       0
5          9.45            0    9.45       0
6         10.15            0   10.15       0
7         10.45            0   10.45       0
8         11.15            0   11.15       0
9         11.45            0   11.45       0
10        12.15            1   12.15       1
11        12.45            1   12.45       1
12        13.15            1   13.15       1
13        13.45            1   13.45       1
14        14.15            1   14.15       1
15        14.45            1   14.45       1
16        15.15            1   15.15       1
17        15.45            1   15.45       1
18        16.15            1   16.15       1
19        16.45            1   16.45       1
20        17.15            1   17.15       1
21        17.45            1   17.45       1
22        18.15            1   18.15       1
23        18.45            0   18.45       0
24        19.15            0   19.15       0
25        19.45            0   19.45       0
26        20.15            0   20.15       0