试图聚合已经聚合的数据的查询--不确定使用哪一种最佳方法

Question

我正在从Excel电子表格中读取数据，我可以使用下面的方法将结果缩小到特定的日期范围。如您所见，它只返回与我规定的日期范围标准相匹配的结果，并返回三列中的每一列的信息：“询问接收日期”、"Office“和"LocationType”。但是，我希望做的也是计算结果"office“列中存在的每个唯一值的总数。例如，我需要在我的电子表格中发现，对于小于或等于2021-04-04的所有数据，有以下计数: Central = 18，Central West = 12，East = 5，South =3

如果我使用的是很好的老式SQL查询语言，我可以使用一个命令，类似于：“从2021_AutoReport.xlsx中选择‘<=’，‘查询接收日期’<= '2021-04-04'，连接SUM(中央)，SUM(中西部)，SUM(南方)，SUM(东方)……我不是SQL查询专家，但希望您了解我正在做什么，并建议如何使用数据查询?非常感谢您的帮助！”

关于我的例子，far....just需要知道如何回答我的问题：

df =pd.read_excel("2021_AutoReport.xlsx")
myfilteredInfo= df[df['Date of inquiry Receipt'] <= '2021-04-04']
print(myfilteredInfo)

.结果：

 Date of inquiry Receipt          Office  LocationType
2               2021-01-04      Central   Laboratory  
3               2021-02-23      Central                 Farm   
4               2021-02-24      Central   Laboratory  
5               2021-02-24      Central   Laboratory  
6               2021-02-24      Central   Laboratory  
7               2021-02-26  Central West           SalesOffice   
8               2021-03-02      Central   Laboratory  
9               2021-03-03  Central West               Other   
10              2021-03-03  Central West           SalesOffice   
11              2021-03-04      Central   Laboratory  
12              2021-03-04      Central   Laboratory  
13              2021-03-08      Central   Laboratory  
14              2021-03-08           South               Other   
15              2021-03-09  Central West  Laboratory  
16              2021-03-11      Central   Laboratory  
17              2021-03-11  Central West               Other   
18              2021-03-16            East  Laboratory  
19              2021-03-16            East  Laboratory  
20              2021-03-19  Central West               Other   
21              2021-03-19  Central West  Laboratory  
22              2021-03-20            East  Laboratory  
23              2021-03-22      Central   Laboratory  
24              2021-03-22            East  Laboratory  
25              2021-03-23      Central                Other   
26              2021-03-24      Central   Laboratory  
27              2021-03-24  Central West  Laboratory  
28              2021-03-25      Central                Other   
29              2021-03-25  Central West               Other   
30              2021-03-25      Central   Laboratory  
31              2021-03-26           South  Laboratory  
32              2021-03-30      Central                Other   
33              2021-03-31  Central West  Laboratory  
34              2021-04-01           South               Other   
35              2021-04-01  Central West           SalesOffice   
36              2021-04-01      Central   Laboratory  
37              2021-04-01            East           SalesOffice   
38              2021-04-01      Central   Laboratory  
39              2021-04-01  Central West  Laboratory  

Answer 1

..。计算结果"office“列中存在的每个唯一值的总数.

这将完成以下工作：

>>> df.groupby('office').agg(numer_unique=('LocationType', 'count')

Answer 2

对所需的列( value_counts )使用文档方法(Office)：

myfilteredInfo['Office'].value_counts()