有一个dataframe里面有一列当日涨停的股票代码，一列对应的交易日期，一列当日累计异常收益，统计不同涨停板数量下的数量下的累计异常收益

要统计DataFrame中基于不同涨停板数量下的累计异常收益分布，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要对数据进行预处理，确保“当日涨停”这一列的数据只包含0或1，其中1表示该股票当天涨停。

2. 使用`groupby`函数按“涨停板数量”分组，这通常意味着计算每个涨停次数下有多少条记录。例如，你可以创建一个新的列`num_stocks`，其值为涨停的天数。

df['num_stocks'] = df['当日涨停'].cumsum()
groups = df.groupby('num_stocks')

3. 对于每组，计算累计异常收益的总和。如果“当日累计异常收益”已经是一个累计值，可以直接相加；如果不是，需要将它们累加起来。

4. 结果可以保存在一个新的DataFrame或者Series中，展示每种涨停板数量及其对应的累计异常收益。

result = groups['当日累计异常收益'].agg(['count', 'sum'])
result.columns = ['股票总数', '累计异常收益']

5. 如果你想得到每个涨停板数量的频率或者百分比，可以再添加计算频率的代码：

result['频率'] = result['股票总数'] / result['股票总数'].sum()