帮我写一段代码，将df自上而下按顺序将行平均分成20组，然后统计每一组中‘y’列每个对象的个数，并生成一个df

好的，可以使用 pandas 的 `cut` 函数实现将行平均分成20组，然后使用 `groupby` 和 `count` 统计每个分组中 'y' 列的对象个数。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'x': range(100), 'y': [chr(i % 26 + 65) for i in range(100)]})

# 将行平均分成20组
df['group'] = pd.cut(df.index, bins=20, labels=False)

# 统计每个分组中 'y' 列的对象个数，生成新的 df
new_df = df.groupby(['group', 'y']).size().reset_index(name='count')

其中，`bins=20` 表示将行分成20组，`labels=False` 表示用数字标记每个分组。`groupby(['group', 'y'])` 表示按 'group' 和 'y' 列进行分组，`.size()` 表示统计每个分组中的对象个数，`.reset_index(name='count')` 表示将结果转换为新的 df，列名为 'count'。