使用pd.crosstab显示我想要的内容时出现问题
我尝试了这些行：
pd.crosstab(df_temp['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x).year), df_temp['state'][df_temp['state'] >= 20], margins=True])
pd.crosstab(df_temp['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x).year), df_temp['state'][df_temp['state'] >= 20], margins=True, aggfunc = lambda x: x.count(), values = df_temp['state'][df_temp['state'] >= 20])
它们都显示以下内容：
state 20.0 30.0 32.0 50.0 All
date
2017 303.0 327.0 6.0 118.0 754.0
2018 328.0 167.0 3.0 58.0 556.0
All 631.0 494.0 9.0 176.0 1310.0`
但是我想要的不是针对每个州计算作为州的值的数量。例如，对于每年20个州，我希望该值是大于或等于20的所有值的计数。因此，它应为754。对于30个州，其值应为754-303 =451。对于其他州，依此类推
我也尝试过此命令行，但是它也不起作用：
pd.crosstab(df_temp['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x).year), df_temp['state'][(df_temp['state'] >= 20) | (df_temp['state'] == 30)], margins=True, aggfunc = lambda x: x.count(), values = df_temp['state'][(df_temp['state'] == 20) | (df_temp['state'] == 30)])
它显示下表：
state 20.0 30.0 32.0 50.0 All
date
2017 303.0 327.0 0.0 0.0 630.0
2018 328.0 167.0 0.0 0.0 495.0
All 631.0 494.0 NaN NaN 1125.0