dataframe如何统计某两列组合的值的重复次数并按重复次数的多少分列展示，形成如 某地 某分区 出现次数96次计数 出现次数95次计数的透视表

要在Pandas DataFrame中统计某两列的组合值，并按重复次数分组，你可以使用`pivot_table`函数，同时结合`agg`参数来进行计数操作。假设你的DataFrame叫`df`，需要统计的两列分别是`location`和`partition`，可以这样做：

# 首先，确定需要计数的列
col1 = 'location'
col2 = 'partition'

# 创建一个新的DataFrame，其中的行由两列的组合构成，值是原始DataFrame的索引
temp_df = df[[col1, col2]].drop_duplicates()  # 删除重复行

# 使用groupby和size计算每组的重复次数
counts = temp_df.groupby([col1, col2]).size().reset_index(name='counts')

# 将结果转换为透视表，按'location'和'partition'分组，'counts'作为值
pivot_table = counts.pivot_table(index=col1, columns=col2, values='counts', aggfunc='size')
pivot_table.fillna(0, inplace=True)  # 用0填充空值

print(pivot_table)

这会生成一个透视表，显示每个地点（location）和分区（partition）的组合以及它们出现的次数。