按两列聚合并计算 pandas 中第三列中不同值的出现次数

Question

我在 pandas 中有一个数据集，有四列（年、月、日、寄存器）。

df_registration

data table image

我想按年和月对数据进行分组，然后统计一年中的每个月有多少'yes'和多少'no'（或者至少有多少'yes').

具有预期结果的 df 图片：

desired outcome

我试过 group_by + 计数，

g = df_registration.groupby(["year", "month"])
monthly_counts = g.aggregate({"register": pd.Series.value_counts })

但是输出没有给出预期的结果，它们只是计算两个寄存器值的数量。

尝试失败的 df 图片：

wrong

我无法让它按我想要的方式工作...

编辑！____________ 解决方案 _________________

评论中来自 alex smolyakov 的代码有效！

counts = df_registration.groupby(["year", "month"]["register"].value_counts()

the code output here

Answer 1

counts = df_registration.groupby(["year", "month"])["register"].value_counts()

有帮助吗？