我目前正在分析以执行以下操作：
1。我需要计算每年是否存在4个“否”条目。代表2018年和2019年的人物。同一日期应排除在外（确实不管哪一个）
它看起来应如下所示：
Year Gender No. People
18 Men 11
Woman 8
Not Applied 3
19 Men 14
Woman 5
Not Applied 0
“人数”列显示人数的计数。
2。按性别检查，在10天内的最近10个月中是否存在“人数”中的6个条目以上。
结果可能看起来像：
Period Gender Entries
01/23/2019 - 01/15/2019 Men 6
N/A Woman N/A
N/A Not Applied N/A
3。检查过去3个月中是否有11项针对人数的衡量标准]]
Period Gender Entries 12/20/2018 - 01/23/2019 Men 26 12/20/2018 - 01/23/2019 Woman 13 12/20/2018 - 12/26/2018 Not Applied N/A以某种方式看起来很复杂，这就是为什么我在代码中苦苦挣扎。
我开始使用以下代码：
import pandas as pd path = 'path' filename = 'excel.xls' final_path = path + '/' + filename ws_name = 'Sheet1' df.groupby(df['Date'].dt.year)['No. People'].agg(['count'])但是我总是为结果或错误而苦苦挣扎。
数据类似于Excel中的以下内容：
Date Gender No. People
12/20/18 Men 4
12/21/18 Men 9
12/22/18 Men 3
12/23/18 Men 9
12/24/18 Men 6
12/25/18 Men 1
12/26/18 Men 3
12/27/18 Men 8
12/28/18 Men 3
12/29/18 Men 5
12/30/18 Men 8
12/31/18 Men
01/01/19 Men
01/02/19 Men
01/03/19 Men
01/04/19 Men 9
01/05/19 Men 7
01/06/19 Men 5
01/07/19 Men 1
01/08/19 Men 8
01/09/19 Men 5
01/10/19 Men 6
01/11/19 Men 9
01/12/19 Men 7
01/13/19 Men
01/14/19 Men
01/15/19 Men
01/16/19 Men
01/17/19 Men
01/18/19 Men
01/19/19 Men 6
01/20/19 Men 5
01/21/19 Men 2
01/22/19 Men 5
01/23/19 Men 1
12/20/18 Women 6
12/21/18 Women 6
12/22/18 Women 2
12/23/18 Women 2
12/24/18 Women 2
12/25/18 Women
12/26/18 Women
12/27/18 Women
12/28/18 Women 1
12/29/18 Women 1
12/30/18 Women 4
12/31/18 Women
01/01/19 Women
01/02/19 Women
01/03/19 Women
01/04/19 Women
01/05/19 Women
01/06/19 Women
01/07/19 Women
01/08/19 Women
01/09/19 Women
01/10/19 Women
01/11/19 Women
01/12/19 Women
01/13/19 Women
01/14/19 Women
01/15/19 Women
01/16/19 Women
01/17/19 Women
01/18/19 Women
01/19/19 Women 4
01/20/19 Women 6
01/21/19 Women 8
01/22/19 Women 9
01/23/19 Women 4
12/20/18 Not Applied 6
12/21/18 Not Applied 2
12/22/18 Not Applied 3
12/23/18 Not Applied
12/24/18 Not Applied
12/25/18 Not Applied
12/26/18 Not Applied
我目前正在分析以执行以下操作：1.我需要计算每年是否存在4个“否”条目。代表2018年和2019年的人物。应该排除同一日期（是...
首先，最好也按性别添加分组