Correct this error and create the correct code

# Load the Excel file into a Pandas DataFrame
df = pd.read\_excel('ResultadosLotoFacil-15-02-23.xls')

# Filter even numbers from columns 2 and 4, and odd numbers from column 5
even\_cols = ['A','B','C','D','E']
even\_mask = (df[even\_cols] % 2 == 0).all(axis=1)
even\_df = df[even\_mask]
odd\_col = 'E'
odd\_mask = (df[odd\_col] % 2 == 1)
odd\_df = df[odd\_mask]
# Group the DataFrame into sets of 3 rows
grouped\_df = pd.concat([even\_df, odd\_df]).groupby(even\_df.index // 3)

ValueError Traceback (most recent call last)
Input In [22], in ()
 1 # Group the DataFrame into sets of 3 rows
----> 2 grouped\_df = pd.concat([even\_df, odd\_df]).groupby(even\_df.index // 3)

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:7712, in DataFrame.groupby(self, by, axis, level, as\_index, sort, group\_keys, squeeze, observed, dropna)
 7707 axis = self.\_get\_axis\_number(axis)
 7709 # https://github.com/python/mypy/issues/7642
 7710 # error: Argument "squeeze" to "DataFrameGroupBy" has incompatible type
 7711 # "Union[bool, NoDefault]"; expected "bool"
-> 7712 return DataFrameGroupBy(
 7713 obj=self,
 7714 keys=by,
 7715 axis=axis,
 7716 level=level,
 7717 as\_index=as\_index,
 7718 sort=sort,
 7719 group\_keys=group\_keys,
 7720 squeeze=squeeze, # type: ignore[arg-type]
 7721 observed=observed,
 7722 dropna=dropna,
 7723 )

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:882, in GroupBy.\_\_init\_\_(self, obj, keys, axis, level, grouper, exclusions, selection, as\_index, sort, group\_keys, squeeze, observed, mutated, dropna)
 879 if grouper is None:
 880 from pandas.core.groupby.grouper import get\_grouper
--> 882 grouper, exclusions, obj = get\_grouper(
 883 obj,
 884 keys,
 885 axis=axis,
 886 level=level,
 887 sort=sort,
 888 observed=observed,
 889 mutated=self.mutated,
 890 dropna=self.dropna,
 891 )
 893 self.obj = obj
 894 self.axis = obj.\_get\_axis\_number(axis)

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py:893, in get\_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna)
 888 in\_axis = False
 890 # create the Grouping
 891 # allow us to passing the actual Grouping as the gpr
 892 ping = (
--> 893 Grouping(
 894 group\_axis,
 895 gpr,
 896 obj=obj,
 897 level=level,
 898 sort=sort,
 899 observed=observed,
 900 in\_axis=in\_axis,
 901 dropna=dropna,
 902 )
 903 if not isinstance(gpr, Grouping)
 904 else gpr
 905 )
 907 groupings.append(ping)
 909 if len(groupings) == 0 and len(obj):

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py:481, in Grouping.\_\_init\_\_(self, index, grouper, obj, level, sort, observed, in\_axis, dropna)
 479 self.level = level
 480 self.\_orig\_grouper = grouper
--> 481 self.grouping\_vector = \_convert\_grouper(index, grouper)
 482 self.\_all\_grouper = None
 483 self.\_index = index

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py:937, in \_convert\_grouper(axis, grouper)
 935 elif isinstance(grouper, (list, tuple, Index, Categorical, np.ndarray)):
 936 if len(grouper) != len(axis):
--> 937 raise ValueError("Grouper and axis must be same length")
 939 if isinstance(grouper, (list, tuple)):
 940 grouper = com.asarray\_tuplesafe(grouper)

ValueError: Grouper and axis must be same length

# Iterate over the sets of 3 rows and identify the ones with 2 pairs and 13 odds
num\_sets = 0
for i, group in grouped\_df:
 if len(group) == 15 and len(group[even\_cols].stack().value\_counts()) == 2 and len(group[odd\_col]) == 13:
 num\_sets += 1
 print(f"Set {i}: 2 pairs and 13 odds")

# Extract only the numbers from the identified sets and create a new table
result\_df = pd.concat([grouped\_df.get\_group(i)[even\_cols + [odd\_col]] for i in grouped\_df.groups if len(grouped\_df.get\_group(i)) == 15])

# Print the result
print(f"Number of sets with 2 pairs and 13 odds: {num\_sets}")
print(result\_df.to\_string(index=False, header=False))
이 오류를 수정하고 올바른 코드를 생성하세요.

# 엑셀 파일을 판다스 데이터프레임에 로드합니다.
df = pd.read\_excel('ResultadosLotoFacil-15-02-23.xls')

# 2번과 4번 열에서 짝수를, 5번 열에서 홀수를 필터링합니다.
even\_cols = ['A','B','C','D','E']
even\_mask = (df[even\_cols] % 2 == 0).all(axis=1)
even\_df = df[even\_mask]
odd\_col = 'E'
odd\_mask = (df[odd\_col] % 2 == 1)
odd\_df = df[odd\_mask]
# 데이터 프레임을 3행의 집합으로 그룹화합니다.
grouped\_df = pd.concat([even\_df, odd\_df]).groupby(even\_df.index // 3)

값 오류 트레이스백(가장 최근 호출 마지막)
입력 In [22], in ()
 1 # 데이터 프레임을 3행의 집합으로 그룹화합니다.
----> 2 grouped\_df = pd.concat([짝수\_df, 홀수\_df]).groupby(even\_df.index // 3)

파일 ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:7712, in DataFrame.groupby(self, by, axis, level, as\_index, sort, group\_keys, squeeze, observed, dropna)
 7707 axis = self.\_get\_axis\_number(axis)
 7709 # https://github.com/python/mypy/issues/7642
 7710 # 오류: "DataFrameGroupBy"에 대한 "squeeze" 인수의 유형이 호환되지 않습니다.
 7711 # "Union[bool, NoDefault]"; 예상 "bool"
-> 7712 반환 DataFrameGroupBy(
 7713 객체=자신,
 7714 keys=by,
 7715 axis=축,
 7716 level=레벨,
 7717 as\_index=as\_index,
 7718 sort=sort,
 7719 그룹\_키=그룹\_키,
 7720 squeeze=스퀴즈, # type: 무시[arg-type]
 7721 observed=관찰됨,
 7722 dropna=dropna,
 7723 )

파일 ~\anaconda3\lib\사이트-패키지\pandas\core\groupby\groupby.py:882, GroupBy.\_\_init\_\_(self, 객체, 키, 축, 레벨, 그루퍼, 제외, 선택, as\_index, 정렬, 그룹\_키, 스퀴즈, 관측, 변이, dropna)
 그룹이 None인 경우 879:
 880 pandas.core.groupby.grouper에서 get\_grouper 가져오기
--> 882 그룹, 제외, 객체 = get\_grouper(
 883 obj,
 884 keys,
 885 axis=축,
 886 level=레벨,
 887 sort=소트,
 888 observed=관찰됨,
 889 mutated=self.mutated,
 890 dropna=self.dropna,
 891 )
 893 self.obj = 객체
 894 self.axis = obj.\_get\_축\_number(축)

파일 ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py:893, in get\_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna)
 888 in\_축 = False
 890 # 그룹을 생성합니다.
 891 # 실제 그룹화를 gpr로 전달할 수 있도록 허용합니다.
 892 ping = (
--> 893 그룹화(
 894 그룹\_축,
 895 gpr,
 896 객체=객체,
 897 level=레벨,
 898 sort=소트,
 899 observed=관찰됨,
 900 in\_축=in\_축,
 901 dropna=드롭나,
 902 )
 903 if not isinstance(gpr, 그룹화)
 904 else gpr
 905 )
 907 groupings.append(ping)
 909 len(groupings) == 0 및 len(obj):

파일 ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py:481, in Grouping.\_\_init\_\_(self, index, grouper, obj, level, sort, observed, in\_axis, dropna)
 479 self.level = level
 480 self.\_orig\_grouper = 그루퍼
--> 481 self.grouping\_vector = \_convert\_grouper(index, grouper)
 482 self.\_all\_grouper = None
 483 self.\_index = index

파일 ~\anaconda3\lib\사이트-패키지\pandas\core\groupby\grouper.py:937, in \_convert\_grouper(axis, grouper)
 935 elif isinstance(grouper, (리스트, 튜플, 인덱스, 범주형, np.ndarray)):
 936 if len(grouper) != len(axis):
--> 937 raise ValueError("그룹과 축의 길이가 같아야 합니다")
 939 if isinstance(grouper, (리스트, 튜플)):
 940 grouper = com.asarray\_tuplesafe(grouper)

ValueError: 그룹과 축의 길이가 같아야 합니다.

# 3행 집합을 반복하여 2쌍과 13개의 확률을 가진 집합을 식별합니다.
num\_sets = 0
for i, group in grouped\_df:
 len(group) == 15 and len(group[even\_cols].stack().value\_counts()) == 2 and len(group[odd\_col]) == 13:
 num\_sets += 1
 print(f"Set {i}: 2쌍과 13개의 확률")

# 식별된 집합에서 숫자만 추출하여 새 테이블을 만듭니다.
result\_df = pd.concat([grouped\_df.get\_group(i)[even\_cols + [odd\_col]] for i in grouped\_df.groups if len(grouped\_df.get\_group(i)) == 15])

# 결과를 인쇄합니다.
print(f"쌍이 2개이고 확률이 13인 집합 수: {num\_sets}")
print(result\_df.to\_string(index=False, header=False))