Python 在装箱列上按分组不正确

我使用pandas cut计算一个新的bins列，如下所示：

bins = [1, 10, 20, 34, np.Inf]
labels = ['1-10', '11-20', '21-34', '35 -Inf']
df['binned'] = pd.cut(df['Number of Locations'], bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)

这为我提供了一个新的列，用于装箱值

然后我尝试以下代码：

df.groupby(['binned', 'Parent_Account'])['has_desired_product'].apply(sum).reset_index()

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这是为了让我按新的binned列分组，但它给了我不正确的输出-实际上“35 inf”bin只有一个父帐户，但它显示的不止这些，我的代码中是否有错误？

没有提供示例数据。测试边缘情况似乎都很好。我用的是熊猫1.1

df = pd.DataFrame({"Number of Locations":[32,33,34,35,36,np.inf,np.nan,34.0001]})
bins = [1, 10, 20, 34, np.Inf]
labels = ['1-10', '11-20', '21-34', '35 -Inf']
df['binned'] = pd.cut(df['Number of Locations'], bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)
print(df.to_string())

输出

   Number of Locations   binned
0              32.0000    21-34
1              33.0000    21-34
2              34.0000    21-34
3              35.0000  35 -Inf
4              36.0000  35 -Inf
5                  inf  35 -Inf
6                  NaN      NaN
7              34.0001  35 -Inf