pandasの'groupby'メソッドと'mean'集約関数を使用して、必要なグループ化と計算を行うことができる。z" の値が "b" でないときに "y" 列に "a" が出現した場合のみをカウントするには、まず "z" の値が "b" でない行のみを選択するブール値のマスクを作成します。次に、このマスクを使用して列 "y "から関連する行のみを選択し、このサブセットに対してグループ化と計算を適用することができる。これを実現するコードは以下の通りである：

```
import pandas as pd

# sample dataframe
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                   'y': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a'],
                   'z': ['c', 'd', 'b', 'c', 'b', 'a', 'b', 'c']})

# create the boolean mask
mask = df['z'] != 'b'

# select only the relevant rows from column "y" using the boolean mask
y = df.loc[mask, 'y']

# group by "x" and find the average occurrence of "a"
result = y.groupby(df.loc[mask, 'x']).apply(lambda x: (x == 'a').mean())
```

結果の変数は、グループラベルをインデックスとし、"a "の平均出現率を値とするpandas Seriesとなります。
You can perform the desired grouping and calculation using the 'groupby' method and the 'mean' aggregate function in pandas. To only count the occurrences of "a" in column "y" when the value in "z" is not "b", you can first create a boolean mask that selects only the rows where the value in "z" is not "b". You can then use this mask to select only the relevant rows from column "y" and apply the grouping and calculation on this subset. Here's the code to achieve this:

<code>
import pandas as pd

# sample dataframe
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                   'y': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a'],
                   'z': ['c', 'd', 'b', 'c', 'b', 'a', 'b', 'c']})

# create the boolean mask
mask = df['z'] != 'b'

# select only the relevant rows from column "y" using the boolean mask
y = df.loc[mask, 'y']

# group by "x" and find the average occurrence of "a"
result = y.groupby(df.loc[mask, 'x']).apply(lambda x: (x == 'a').mean())
</code>

The resulting result variable will be a pandas Series with the group labels as the index and the average occurrence of "a" as the values.