You can use the `groupby` method in Pandas to group by the "x" column and use the `mean` method to find the average of the "y" column per group. To only count the occurrences of "a" when the value in "z" is not "b", you can create a boolean mask to filter out the rows where "z" is "b", and then use the `sum` method to count the number of "a" values. Finally, divide the count by the size of each group to find the average occurrence. Here's an example:

```
df = pd.DataFrame({
    "x": [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    "y": ["a", "b", "a", "a", "b", "a"],
    "z": ["c", "d", "c", "e", "f", "g"]
})

mask = (df["y"] == "a") & (df["z"] != "b")
grouped = df.groupby("x")
result = (grouped["y"][mask].sum() / grouped.size()).reset_index(name="mean_a_occurrence")
```

The resulting `result` dataframe will contain two columns: "x" and "mean_a_occurrence". The "mean_a_occurrence" column will contain the average occurrence of the value "a" in column "y" per group, filtered by the condition on column "z".
คุณสามารถใช้วิธี `groupby` ใน Pandas เพื่อจัดกลุ่มตามคอลัมน์ "x" และใช้วิธี `mean` เพื่อค้นหาค่าเฉลี่ยของคอลัมน์ "y" ต่อกลุ่ม หากต้องการนับเฉพาะการเกิด "a" เมื่อค่าใน "z" ไม่ใช่ "b" คุณสามารถสร้างบูลีนมาสก์เพื่อกรองแถวที่ "z" คือ "b" ออก จากนั้นใช้เมธอด `sum` เพื่อนับจำนวนค่า "a" สุดท้ายให้หารจำนวนตามขนาดของแต่ละกลุ่มเพื่อหาค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้น ตัวอย่าง: ``` df = pd.DataFrame({ "x": [1, 1, 2, 2, 3, 3], "y": ["a", "b", "a", " ก", "b", "a"], "z": ["c", "d", "c", "e", "f", "g"] }) mask = (df["y "] == "a") & (df["z"] != "b") grouped = df.groupby("x") result = (grouped["y"][mask].sum() / จัดกลุ่ม .size()).reset_index(name="mean_a_occurrence") ``` ผลลัพธ์ `result` dataframe จะประกอบด้วยสองคอลัมน์: "x" และ "mean_a_occurrence" คอลัมน์ "mean_a_occurrence" จะมีค่าเฉลี่ยของค่า "a" ในคอลัมน์ "y" ต่อกลุ่ม โดยกรองตามเงื่อนไขในคอลัมน์ "z"
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence