下面是我正在处理的数据集的样子：
| 类型|子类型|自治市|
| - ------| - ------| - ------|
| 社交媒体|脸书|纽卡斯尔|
| 地面|校园|门罗|
| 地面|咖啡馆|库特尔斯基|
| 社交媒体|图片分享|纽卡斯尔|
| 社交媒体|提克托克|圣安德烈亚斯|
| 社交媒体|脸书|纽卡斯尔|
| 社交媒体|脸书|圣安德烈亚斯|
我想按类型和子类型对其进行分组，然后按市政当局对其进行进一步过滤，然后value_counts()它。
以下是我的尝试：

ab = df.groupby([df['Type'] == 'Social Media', 
                     df['SubType']])
ab['Municipality'].value_counts()

我几乎得到了我想要的，只是它显示了一切，而不仅仅是条件的结果（在类型列下，它有"真"和"假"部分。
这就是我想要的结果：
| 类型|子类型|自治市||
| - ------| - ------| - ------| - ------|
| 社交媒体|脸书|纽卡斯尔|第二章|
| | | 圣安德烈亚斯|1个|
| | 图片分享|纽卡斯尔|1个|
| | 抖音|圣安德烈亚斯|1个|
但是，这是我的结果：
| 类型|子类型|自治市||
| - ------| - ------| - ------| - ------|
| 真的|脸书|纽卡斯尔|第二章|
| | | 圣安德烈亚斯|1个|
| | 图片分享|纽卡斯尔|1个|
| | 蒂特科克|圣安德烈亚斯|1个|
| 假|地面|咖啡馆|1个|
| | | 校园|1个|
| 等等...| - -| - -| ...|