Pandas groupby, assign и to_excel - в цикле/повторении

У меня есть фрейм данных, как показано ниже

import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.random import default_rng
rng = default_rng(100)
cdf = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,4,5],
                    'year':[2017,2017,2018,2019,2018],
                   'customer': rng.choice(list('ACD'),size=(5)),
                   'region': rng.choice(list('PQRS'),size=(5)),
                   'dumeel': rng.choice(list('QWER'),size=(5)),
                   'dumma': rng.choice((1234),size=(5)),
                   'target_at50': rng.choice([0,1],size=(5)),
                   'target_at60': rng.choice([1,1],size=(5)),
                   'target_at70': rng.choice([0,0],size=(5))})

Моя цель - сделать следующее

а) Группировать столбцы на основе нескольких критериев (как показано в приведенном ниже коде)

б) Назначьте значение по умолчанию на основе целевого столбца. (пример: если target_at50, то присвойте значение 50, если target_at60, то присвойте 60. если target_at70, то присвойте 70)

б) Повторить ту же группу по критериям для другого целевого столбца (target_at60, target_at70)

c) записать результат каждого оператора группы для каждой цели на новый лист в одном файле Excel.

Я пробовал что-то вроде ниже, но это не эффективно и не элегантно. Вы можете видеть, что я использую один и тот же код, но повторяю его трижды для разных целевых столбцов (target_at50. target_at60, target_at70)

cdf.groupby(['region','target_at50']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=50).to_excel(writer,'sheet1')
cdf.groupby(['region','customer','target_at50']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=50).to_excel(writer,'sheet2')
cdf.groupby(['region','dumeel','target_at50']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=50).to_excel(writer,'sheet3')
cdf.groupby(['region','year','target_at50']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=50).to_excel(writer,'sheet4')
cdf.groupby(['region','year','customer','target_at50']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=50).to_excel(writer,'sheet5')
cdf.groupby(['region','year','dumeel','target_at50']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=50).to_excel(writer,'sheet6')


cdf.groupby(['region','target_at60']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=60).to_excel(writer,'sheet7')
cdf.groupby(['region','customer','target_at60']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=60).to_excel(writer,'sheet8')
cdf.groupby(['region','dumeel','target_at60']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=60).to_excel(writer,'sheet9')
cdf.groupby(['region','year','target_at60']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=60).to_excel(writer,'sheet10')
cdf.groupby(['region','year','customer','target_at60']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=60).to_excel(writer,'sheet11')
cdf.groupby(['region','year','dumeel','target_at60']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=60).to_excel(writer,'sheet12')


cdf.groupby(['region','target_at70']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=70).to_excel(writer,'sheet13')
cdf.groupby(['region','customer','target_at70']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=70).to_excel(writer,'sheet14')
cdf.groupby(['region','dumeel','target_at70']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=70).to_excel(writer,'sheet15')
cdf.groupby(['region','year','target_at70']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=70).to_excel(writer,'sheet16')
cdf.groupby(['region','year','customer','target_at70']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=70).to_excel(writer,'sheet17')
cdf.groupby(['region','year','dumeel','target_at70']).size().reset_index(name='Count').sort_values(by=['region','Count'],ascending=False).assign(threshold=70).to_excel(writer,'sheet18')

Хотя все приведенные выше операторы group by работают нормально, я хотел бы знать, есть ли какой-либо эффективный и лучший подход для выполнения вышеуказанной задачи?

Я ожидаю, что мой вывод будет иметь excel с несколькими листами (18 листов) (который будет иметь вывод из 18 операторов groupby)