是否有一个函数可以获取每个组中数据帧中唯一值的数量？

是的，可以使用Python中的函数来获取每个组中数据帧中唯一值的数量。可以使用pandas库中的groupby函数和nunique函数来实现。

首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一个名为group的列，表示数据帧中的组。我们想要获取每个组中唯一值的数量。

可以使用groupby函数按组对数据帧进行分组，并使用nunique函数计算每个组中唯一值的数量：

unique_counts = df.groupby('group').nunique()

这将返回一个新的数据帧unique_counts，其中包含每个组中唯一值的数量。unique_counts的索引将是组的值，列将是数据帧中的列名，值将是每个组中唯一值的数量。

下面是一个完整的示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和nunique计算每个组中唯一值的数量
unique_counts = df.groupby('group').nunique()

print(unique_counts)

输出结果将是：

       group  value
group              
A          1      2
B          1      3
C          1      1

这个函数可以帮助你获取每个组中数据帧中唯一值的数量，并且可以根据实际情况进行进一步的处理和分析。

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