有没有可能在不折叠Pandas DataFrame的情况下获得groupby样式计数？

是的，可以在不折叠Pandas DataFrame的情况下获得groupby样式计数。在Pandas中，可以使用value_counts()函数来实现这一目的。value_counts()函数可以对DataFrame的某一列进行计数，并返回一个新的Series对象，其中包含每个唯一值的计数。以下是使用value_counts()函数进行计数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Category列进行计数
count = df['Category'].value_counts()

print(count)

输出结果为：

A    2
B    2
C    1
Name: Category, dtype: int64

在这个例子中，我们对Category列进行了计数，并得到了每个唯一值的计数结果。这种方法不需要折叠DataFrame，而是直接返回计数结果。这在许多情况下都是非常有用的，例如统计某一列中每个值的出现次数。

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