3、 下面DataFrame行索引是0,1,2。列索引是0,1。都是默认值索引。请生成该DataFrame。 对DataFrame的索引为1的列按函数分组，大于等于10为一组，小于10为一组，统计这样的值的个数。

首先，让我们创建一个三行两列的DataFrame，其中所有元素默认采用整数值。然后，我们可以对索引为1的列（假设它是数值型）应用条件分组并计算每个组中值的数量。

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column_0': [5, 8, 12],  # 索引为0的列
    'Column_1': [7, 9, 4]   # 索引为1的列
}, index=[0, 1, 2])  # 行索引为0,1,2

# 按照条件分组并计数
grouped = df['Column_1'].groupby(df['Column_1'] >= 10).transform('count')

result_df = pd.DataFrame({'Count': grouped}, index=df.index)  # 结果 DataFrame只包含原始行索引
print(result_df)

在这个例子中，`result_df` 将会有以下内容：

| Count |
|-------|
| 2 | # 当值大于等于10时，有两行满足条件
| 1 | # 当值小于10时，有一行满足条件