使用value_counts()在groupby结果之后透视数据帧

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对数据帧进行分组并应用value_counts()方法
grouped = df.groupby('Group')['Value'].value_counts()

# 将结果透视为新的数据帧
pivot_df = grouped.reset_index(name='Count').pivot(index='Group', columns='Value', values='Count')

# 打印结果
print(pivot_df)

Value  1    2    3    4    5    6
Group
A      1.0  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN
B      NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  NaN
C      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0