Python 迭代列的条件以查找其他列值

我试图迭代“出生”列，以找到特定的年龄组来计算这些组的类别项目

我的数据集如下所示

data = pd.DataFrame({'birth': ['1/12/1980', '2/6/1992', '6/6/1975',
'6/3/2000'], 'problem':['cat3', 'cat2', 'cat1' , 'cat1']})


    birth   problem
0   1/12/1980   cat3
1   2/6/1992    cat2
2   6/6/1975    cat1
3   6/3/2000    cat1
..   ......     ....
15488  9/9/2010    cat55

正确的输出可能如下所示：

Young 1990-2019:Cat1:55、cat2:154、cat3:84、cat6:5554

青少年：1990-1975:Cat1:99、cat2:5121、cat3:5445

中年：1975年及以前：cat1:99、cat2:545、cat82:644

删除标点符号，将类型转换为字符串，并尝试以下操作：

for i in range(len(yas2)):
    yas3.append(int(yas2[i][-4:]))

然后迭代条件，但我无法对问题列进行积分和计数。

首先按转换列，按装箱，最后按组计数：

第一次转换列依据、装箱依据和最后一次获取每组计数依据：

1980年1月12日是1。十二月十二号。1980年1月？1月12日是1。十二月十二号。一月

data = pd.DataFrame({'birth': ['1/12/1980', '2/6/1992', '6/6/1975','6/3/2000'], 
                     'problem':['cat3', 'cat2', 'cat1' , 'cat1']})

data['birth'] = pd.to_datetime(data['birth'], dayfirst=True)

bins = [0, 1975, 1990, 2019]
labels= ['MiddleAged','YoungAdult','Young']
data['bins'] = pd.cut(data['birth'].dt.year, bins=bins, labels=labels)

print (data)
       birth problem        bins
0 1980-12-01    cat3  YoungAdult
1 1992-06-02    cat2       Young
2 1975-06-06    cat1  MiddleAged
3 2000-03-06    cat1       Young

df = data.groupby(['bins','problem']).size().reset_index(name='count')
print (df)
         bins problem  count
0  MiddleAged    cat1      1
1  YoungAdult    cat3      1
2       Young    cat1      1
3       Young    cat2      1