Получите среднее общее количество, сгруппированное по нескольким столбцам в Pandas

Вы можете заменить 'yes' и 'no' на 1 и 0 соответственно в столбце 'pass', затем groupby в других столбцах и получить mean.

df["pass"] = df["pass"].map({"yes": 1, "no": 0})

df = (
    df.groupby(["type", "location", "enrolled"])["pass"]
    .mean()
    .reset_index(name = "pass_rate")
)

      type location    enrolled  pass_rate
0  student       CA     college        0.5
1  student       CA  highschool        1.0
2  student       US  highschool        0.5
3  teacher       US     college        0.5

Код

используйте crosstab с normalize=0

out = (pd.crosstab([df['type'], df['location'], df['enrolled']], 
                    df['pass'], normalize=0)['yes']
         .reset_index(name='pass_rate')
)

вне:

      type location    enrolled  pass_rate
0  student       CA     college        0.5
1  student       CA  highschool        1.0
2  student       US  highschool        0.5
3  teacher       US     college        0.5

если вы хотите использовать groupby, используйте следующий код:

out = (
    df['pass'].eq('yes')
    .groupby([df['type'], df['location'], df['enrolled']])
    .mean()
    .reset_index(name='pass_rate')
)

тот же результат