human
列「x」、「y」、「z」を備えたパンダデータフレームがあります。列「x」でグループ化して、グループあたりの列「y」の値「a」の平均発生を見つけたいと思います。また、「z」の値が「b」ではない場合にのみ、発生をカウントします。
gpt
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。