在pandas中如何在一列中执行groupby，并计算每组中另一列的不同值

在pandas中，可以使用groupby函数对一列进行分组，并计算每组中另一列的不同值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，假设为df，包含两列数据，假设为group_col和value_col。
3. 使用groupby函数对group_col列进行分组，并使用agg函数计算每组中value_col列的不同值。代码如下：

result = df.groupby('group_col')['value_col'].agg(pd.Series.nunique)

在上述代码中，group_col是要进行分组的列名，value_col是要计算不同值的列名。agg函数中使用pd.Series.nunique表示计算不同值的个数。

这样，result将是一个Series对象，其中索引为分组列的不同值，值为每组中value_col列的不同值的个数。

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