temp1 = df1.groupby(['t3', 'gender'])[['xh']].count()temp2 = df1.groupby(['t3'])[['xh']].count()temp = pd.merge(temp1, temp2, on='t3')，怎么把temp['xh_y']的值添加给temp1

可以使用 Pandas 中的 merge() 方法将 temp1 和 temp2 按照 t3 列进行合并，然后将 temp2 中的 xh 列重命名为 xh_y。接着，可以使用 loc[] 方法将 temp2 中的 xh_y 列的值添加到 temp1 表格中对应的行中。代码如下：

temp1 = df1.groupby(['t3', 'gender'])[['xh']].count()
temp2 = df1.groupby(['t3'])[['xh']].count()
temp2 = temp2.rename(columns={'xh': 'xh_y'})
temp = pd.merge(temp1, temp2, on='t3')
temp1.loc[:, 'xh_y'] = temp['xh_y'].values

这样就可以将 temp2 中的 xh_y 列的值添加到 temp1 表格中对应的行中了。需要注意的是，这种方法要求 temp1 和 temp2 中的 t3 列都是唯一值，否则可能会导致结果错误。

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temp1 = df1.groupby(['t3, 'gender'])[['xh']].cont()， temp2 = df1.groupby(['t3'])[['xh']].cont()、temp=pd.merge(temp1, temp2,on='t3')、temp['总数']=temp['xh_y']。这段代码为什么会报错，怎么解决

这段代码报错的原因可能是 cont() 方法拼写错误，正确的应该是 count() 方法。另外，代码中的 temp1 和 temp2 的列名相同，可能会导致后续合并时出现重复列名的问题。

正确的代码应该是这样的：

temp1 = df1.groupby(['t3', 'gender'])[['xh']].count()
temp2 = df1.groupby(['t3'])[['xh']].count()
temp = pd.merge(temp1, temp2, on='t3')
temp['总数'] = temp['xh_y']

这样就可以正确地计算出每个 t3 下不同 gender 的 xh 计数，并将计数结果合并到同一个表格中。

df1 = df1.groupby(keyword_column1, as_index=False)

这是一个对 Pandas DataFrame 进行分组操作的语句，其中 `df1` 是需要进行分组的 DataFrame，`keyword_column1` 是指定的关键列名。这行代码会按照关键列的值对 DataFrame 进行分组，并返回一个分组后的 DataFrame。`as_index=False` 表示返回的 DataFrame 中不将关键列设置为索引。