GaryBishop：
value_countsは私に間違った答えを与えている理由私は見ることができません。ここで小さな例です。
In [81]: d=pd.DataFrame([[0,0],[1,100],[0,100],[2,0],[3,100],[4,100],[4,100],[4,100],[1,100],[3,100]],columns=['key','score'])
In [82]: d
Out[82]:
key score
0 0 0
1 1 100
2 0 100
3 2 0
4 3 100
5 4 100
6 4 100
7 4 100
8 1 100
9 3 100
In [83]: g=d.groupby('key')['score']
In [84]: g.value_counts(bins=[0, 20, 40, 60, 80, 100])
Out[84]:
key score
0 (-0.001, 20.0] 1
(20.0, 40.0] 1
(40.0, 60.0] 0
(60.0, 80.0] 0
(80.0, 100.0] 0
1 (20.0, 40.0] 2
(-0.001, 20.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(60.0, 80.0] 0
(80.0, 100.0] 0
2 (-0.001, 20.0] 1
(20.0, 40.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(60.0, 80.0] 0
(80.0, 100.0] 0
3 (20.0, 40.0] 2
(-0.001, 20.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(60.0, 80.0] 0
(80.0, 100.0] 0
4 (20.0, 40.0] 3
(-0.001, 20.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(60.0, 80.0] 0
(80.0, 100.0] 0
Name: score, dtype: int64
これらのデータで発生する唯一の値は0〜100です。しかしvalue_countsは範囲（20.0,40.0]が最も価値があり、（80.0,100.0]どれも持っていない私に語りました。
もちろん、私の実際のデータは、複数の値、異なるキーなどがありますが、これは私が見ています問題を示しています。
どうして？
スコットボストン：
ここでは、インデックスの整合性を保つためにそれを行うための別の方法があります。
d.groupby('key')['score'].apply(pd.Series.value_counts, bins=[0,20,40,60,80,100])
出力：
key
0 (80.0, 100.0] 1
(-0.001, 20.0] 1
(60.0, 80.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(20.0, 40.0] 0
1 (80.0, 100.0] 2
(60.0, 80.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(20.0, 40.0] 0
(-0.001, 20.0] 0
2 (-0.001, 20.0] 1
(80.0, 100.0] 0
(60.0, 80.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(20.0, 40.0] 0
3 (80.0, 100.0] 2
(60.0, 80.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(20.0, 40.0] 0
(-0.001, 20.0] 0
4 (80.0, 100.0] 3
(60.0, 80.0] 0
(40.0, 60.0] 0
(20.0, 40.0] 0
(-0.001, 20.0] 0
Name: score, dtype: int64