熊猫如何按列中的特定值分组？

我有一个包含多个列的数据框，并为年龄间隔添加了新列。

# Create Age Intervals
bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]
df['age_intervals'] = pd.cut(df['age'],bins)

现在，我还有另一列名为的列no_show，该列使用值0或1表示某人是否参加约会。通过使用以下代码，我可以基于分组数据age_intervals。

df[['no_show','age_intervals']].groupby('age_intervals').count()

Output: 
age_intervals   no_show
  (0, 5]        8192
 (5, 10]        7017
(10, 15]        5719
(15, 20]        7379
(20, 25]        6750

但是，如何no_show根据值0和1对数据进行分组。例如，在年龄区间（0,5）中，8192、3291中的0和4901中的1no_show等。