接上面的回答，colunms选项在属性的哪个子项中。

在 Qt Designer 中，columns 选项是 tableWidget 控件的属性，位于属性编辑器中的 Attributes 分组下。具体步骤如下：

1. 选中需要调整列宽的 tableWidget 控件。
2. 在属性编辑器中找到 Attributes 分组。
3. 在 Attributes 分组中，可以看到 columns 选项，该选项控制 tableWidget 中列的数量和属性。

需要注意的是，如果 tableWidget 控件中没有插入任何行或列，则 columns 选项将不可用，此时需要先插入一些行或列后才能使用。另外，在 Attributes 分组中设置的属性，仅对当前 tableWidget 控件有效，不会影响到其他的 tableWidget 控件。

相关问题

接上面的回答，colunms属性在那个子项中。

在 Qt Designer 中，columns 属性是 tableWidget 的子项之一。具体步骤如下：

1. 选中需要调整列宽的 tableWidget 控件，在属性编辑器中找到 columns 属性。
2. 点击 columns 属性右侧的“...”按钮，弹出表格列编辑器。
3. 在表格列编辑器中，可以设置每列的属性，包括列名、宽度、对齐方式等。

需要注意的是，如果 tableWidget 中没有插入任何行或列，则 columns 属性将不可用，此时需要先插入一些行或列后才能使用。另外，在表格列编辑器中设置的列属性，仅对当前 tableWidget 控件有效，不会影响到其他的 tableWidget 控件。

pandas 分组聚合 如何使用行转列显示，colunms不唯一 需要去重

您可以使用`pivot_table()`函数将分组聚合后的结果进行透视（行转列）操作，并使用`aggfunc`参数指定聚合函数。同时，您可以使用`pivot_table()`函数的`reset_index()`方法将透视表恢复成普通的DataFrame对象，并使用`drop_duplicates()`函数去重。示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
})

# 分组聚合，并使用行转列显示
pivot_df = pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], values=['C', 'D'], aggfunc='sum')
print(pivot_df)

# 透视表恢复成DataFrame对象
result_df = pivot_df.reset_index()

# 去重
result_df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], inplace=True)
print(result_df)

输出结果如下：

           C         D
A   B                
bar one     2        10
    three   4        12
    two    11        28
foo one     8        24
    three   8        16
    two     8        28
      A      B  C   D
0  bar    one  2  10
1  bar  three  4  12
2  bar    two  11  28
3  foo    one  8  24
4  foo  three  8  16
5  foo    two  8  28

其中，第一个输出结果是透视表，第二个输出结果是去重后的DataFrame对象。请根据您的实际需求调整代码中的参数。