Python统计透视表中的所有布尔值

有人知道如何计算透视表中的所有布尔值（包括假值）吗

通过\u考试

是一列布尔值

这段代码只对真正的值执行任务，这很好：

table = pd.pivot_table(df,index=["student","semester"], values=["passed_exam"],aggfunc=np.sum)

但是我还需要一个列来计算所有布尔值

提前谢谢你

我想你需要最后一次整形：

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对表格求反，做同样的操作，添加两个值？非常感谢！可以不重复a和b吗？我的意思是第一行有a，第二行空白？并且总是得到一个数据框作为结果。那么，你能用样本数据、期望的输出和你的尝试来创建新的问题吗？谢谢。用我的样品，没问题，或者你可以根据需要修改。也许有帮助。

df = pd.DataFrame({'student':['a'] * 4 + ['b'] * 6,
                   'semester':[1,1,2,2,1,1,2,2,2,2],
                   'passed_exam':[True, False] * 5})

print (df)
  passed_exam  semester student
0        True         1       a
1       False         1       a
2        True         2       a
3       False         2       a
4        True         1       b
5       False         1       b
6        True         2       b
7       False         2       b
8        True         2       b
9       False         2       b

table = df.groupby(["student","semester","passed_exam"])
          .size()
          .unstack(fill_value=0)
          .rename_axis(None, axis=1)
          .reset_index()
print (table)
  student  semester  False  True
0       a         1      1     1
1       a         2      1     1
2       b         1      1     1
3       b         2      2     2