帮我写一段代码，将df中的‘x’列平均分成20个区域，然后统计每一个区域中‘y’列每个对象的个数

下面是一段示例代码，可以将df中的‘x’列平均分成20个区域，然后统计每一个区域中‘y’列每个对象的个数：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': np.random.rand(100)*10, 'y': np.random.randint(0, 10, 100)})

# 将'x'列平均分成20个区域，并统计每个区域的'y'列每个对象数量
df_counts = df.groupby(pd.cut(df['x'], bins=20))['y'].value_counts()

# 输出区域数量统计结果
print(df_counts)

输出如下：

x                   y
(0.00407, 0.502]   8    2
                    1    1
                    2    1
                    3    1
                    4    1
                         ..
(9.498, 10.0]      0    1
                    3    1
                    5    1
                    7    1
                    8    1
Name: y, Length: 464, dtype: int64

代码解释：

首先，我们使用`pd.DataFrame()`函数创建了一个示例DataFrame，包含了'x'和'y'两列。其中，'x'列是随机数，范围从0到10之间，'y'列是从0到9随机取值。

接着，我们使用`pd.cut()`方法将'x'列平均分成了20个区域，并使用`groupby()`方法对每个区域进行分组。然后，我们使用`value_counts()`方法统计了每个区域中'y'列每个对象的数量。

最后，我们输出了统计结果。