for文の実行結果を抽出して表にまとめたい

Question

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,1,2,1,2],
                   "B":[10,10,100,100,10,10]})

df1 = df.drop_duplicates("A")
       
for i in df1["A"]:
    X=df[df["A"]==i]
    for n in 10,100:
        Y=X[X["B"]==n]
        Z=Y.drop_duplicates("B")
        Z1=len(Z)
        print(Z1)

前提・実現したいこと

データフレームの中から、条件に合うデータを抜き出した後、重複しているデータを削除して条件に合うデータの個数を整理するプログラムを書きたいと考えています。
現在、条件に合うデータの個数を数えあげるプログラムまで作成できています。
しかし、数えあげた個数を抽出する方法が分からずつまずいている状況です。
具体的には、2つ目のfor文の実行結果を表に整理して抽出したいです。
表は行名をカラムAの値、列名をカラムBの値、要素をZ1の値にしたいと考えています。

つきましては、for文の実行結果を抽出する方法と結果を表にまとめる方法をご教示願います。

試したこと

for文の実行結果を抽出するために関数を定義してみましたが、定義の仕方が悪かったのかfor文の実行結果全てを抽出することができませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

groupbyとvalue_countsでできそうな気がします

1. Aの要素ごとグループ化する: groupby("A")
2. 各グループのBの要素に注目する: ["B"]
3. Bの要素がそれぞれ何個含まれるかをカウントする: value_counts()
4. 整形する: unstack(level=1)

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,1,2,1,2],
                   "B":[10,10,100,100,10,10]})

occurrence = df.groupby("A")["B"].value_counts().unstack(level=1)

# B  10   100
# A          
# 1    2    1
# 2    2    1

# A=1, B=10の場合
occurrence.loc[1, 10]

Comments

[退会済みユーザー]

ご回答ありがとうございます！
groupbyを使うとすっきりとしたコードになるんですね！勉強になりました。

やりたいことに近いのですが、私の説明不足で伝わりきれていない部分がありました。
申し訳ございません。
つきましては、追加で質問をさせてください。
２の次にBの要素の中で重複があれば削除して３の処理に移る方法を教えて頂けますか。
最終的なアウトプットとしては、以下のようになります。
# B 10 100
# A
# 1 1 1
# 2 1 1

Answer 2

「条件に合うデータの個数」をちゃんととらえきれているかどうか自信がないのですが、こういうことがやりたいのでしょうか。外してたらすいません。

df1    = df.drop_duplicate()
resut = df1.groupby("A").count()

Comments

[退会済みユーザー]

ご回答ありがとうございます。
分かりづらい質問で申し訳ありませんでした。

やりたかったこととしては
１.Aの要素ごとにグループ化する
２.各グループBの要素ごとにグループ化する
3．2で作ったグループのBの要素で重複があれば削除する
4．3で編集したグループ内のBの要素数を数える
5．縦軸をAの要素、横軸をBの要素で3をまとめる
です。
最終的なアウトプットとしては、以下のようにしたいです。
# B 10 100
# A
# 1 1 1
# 2 1 1