Python 获取条件上唯一值的计数

我想知道一支球队在一个赛季中获胜的次数

我有一个如下所示的数据框：

Date          Team    Win   Player    SHOT
2014-20-10     CHI     1    Benoit     1
2014-20-10     CHI     1    Benoit     0
2014-20-10     CHI     1    Benoit     0
2014-20-10     CHI     1    Mickael    1
2014-23-10     CHI     0    Phillips   1

所以问题是，如果我把胜利加起来，我会得到太多的胜利，因为每个球员的每一次射门的值都是重复的

我已经做了一个独特的价值列合并日期，胜利和团队，我能够得到这些独特的价值计数

df.new["Unique"] = df.new["Date"].map(str) + df.new["Team"] + df.new["Win"]
counts = df.new['Unique'].value_counts()
df.new.groupby(['Unique'])['Win'].sum()  

我尝试了两种方法来获得胜利的总和，但每次我只得到数据中唯一值的次数。我想要的是整个赛季每支球队的总胜利数。因此，每当一个唯一的值与胜利列中的1相关联时，我想要+1，当它为0+0时……所以我得到了整个赛季每个球队的总胜利

我希望我明白了。我本可以在R中使用聚合来实现这一点，但我对python是新手。你会怎么做

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如果您有完美的数据，谢谢您：

df.groupby(['Date','Team'])['Win'].max()

因为一个团队在一个日期应该只有一个结果。 对于所有日期：

df.groupby(['Date','Team'])['Win'].max().groupby(level=1).sum()

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我相信pivot\u table在这里也能起作用

wins = pd.pivot_table(df, 'Win', 'Date', 'Team').sum()