在jupyter中按如下要求写出代码：下面DataFrame行索引是0,1,2。列索引是0,1。都是默认值索引。生成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.

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来创建DataFrame，并按照你的需求进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame，行索引为0,1,2，列索引为0,1，默认值
df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=[0, 1])

# 添加一些数据，这里为了演示，假设所有元素都小于10
df[0] = [5, 8, 3]
df[1] = [7, 9, 4]

# 对索引为1的列应用条件分组计数
grouped = df.loc[:, 1].apply(lambda x: '>=10' if x >= 10 else '<10')
counts = grouped.value_counts()

print(counts)

这个代码首先创建了一个简单的二维DataFrame，然后针对`df`的第二列(`df.loc[:, 1]`)应用了条件分组，将大于等于10的值归入一组，小于10的值归入另一组。最后，使用`value_counts()`计算每个组内的元素个数。

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我用jupyter，现在有130万行的数据，index是各个站点的名字，我现在想统计同一个站点所在的行的切片索引，请帮我写出代码

如果你正在使用Pandas库处理大文件，并且想要获取每个站点在同一行的所有数据，可以按照站点名（假设你的索引列名为'Site Name'）来进行分组。以下是一个基本的示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 替换为你的文件路径

# 将索引列转换为索引，以便于后续操作
df.set_index('Site Name', inplace=True)

# 统计每个站点所在的所有行的索引
site_slices = df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.index.tolist())  # level=0表示按索引列进行分组

# 现在site_slices是一个Series，包含每个站点对应的行索引列表
print(site_slices)

这里我们使用了`groupby()`函数对'Site Name'列进行分组，然后使用`apply()`函数将每个分组转换成行索引列表。记得替换 `'your_file.csv'` 为你的实际文件路径。