将一个数据框中按照一个类别分类后，再按照这个类别下的另一个类别分类统计个数，再将第一个分类类别和个数按照第二个类别的相同排布做成一个数据框

可以使用 Pandas 库的 `groupby` 和 `pivot_table` 方法来实现这个功能。假设你有一个名为 `df` 的数据框，其中有两列 `category1` 和 `category2`，你想要按照 `category1` 分类，再按照 `category2` 统计个数，可以使用下面的代码：

import pandas as pd

# 按照 category1 和 category2 分组，并统计个数
counts = df.groupby(['category1', 'category2']).size().reset_index(name='count')

# 将结果进行透视，按照 category2 作为列，category1 作为行，count 作为值
pivot_counts = counts.pivot_table(index='category1', columns='category2', values='count', fill_value=0)

# 将结果转换为数据框格式
result = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records())

这样就可以得到一个按照 `category2` 排布的数据框，其中每行代表一个 `category1`，每列代表一个 `category2`，每个单元格中的值代表对应类别下的个数。