Ich habe einen Pandas-Datenrahmen mit den Spalten "x", "y" und "z". Ich möchte nach der Spalte "x" gruppieren und den durchschnittlichen Vorkommenswert "a" in der Spalte "y" pro Gruppe finden. Zähle auch nur die Vorkommnisse, wenn der Wert in "z" nicht "b" ist.
Du kannst die Methode `groupby` in Pandas verwenden, um nach der Spalte "x" zu gruppieren, und die Methode `mean` verwenden, um den Durchschnitt der Spalte "y" pro Gruppe zu finden. Um nur die Vorkommnisse von "a" zu zählen, wenn der Wert in "z" nicht "b" ist, kannst du eine boolesche Maske erstellen, um die Zeilen auszufiltern, in denen "z" "b" ist, und dann die Methode `sum` verwenden, um die Anzahl der "a"-Werte zu zählen. Teile abschließend die Anzahl durch die Größe jeder Gruppe, um das durchschnittliche Vorkommen zu finden. Hier ist ein Beispiel:

```
df = pd.DataFrame({
    "x": [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    "y": ["a", "b", "a", "a", "b", "a"],
    "z": ["c", "d", "c", "e", "f", "g"]
})

mask = (df["y"] == "a") & (df["z"] != "b")
grouped = df.groupby("x")
result = (grouped["y"][mask].sum() / grouped.size()).reset_index(name="mean_a_occurrence")
```

Der resultierende Datenrahmen `result` enthält zwei Spalten: "x" und "mean_a_occurrence". Die Spalte "mean_a_occurrence" enthält das durchschnittliche Vorkommen des Werts "a" in der Spalte "y" pro Gruppe, gefiltert nach der Bedingung in der Spalte "z".