df_data = data.groupby(['出诊科室', '医生工号', '教授专业', '门诊类型', '停诊原因'], as_index=False).agg(['午别'].drop.unique, inplace=True)

根据你提供的代码，df_data是一个对data进行分组聚合操作的结果。具体来说，它按照['出诊科室', '医生工号', '教授专业', '门诊类型', '停诊原因']这几个列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在这个代码中，使用了groupby函数对data进行分组操作。['出诊科室', '医生工号', '教授专业', '门诊类型', '停诊原因']是作为分组依据的列名。然后，使用agg函数对每个分组进行聚合操作。

在agg函数中，['午别'].drop.unique是对聚合结果中的['午别']这一列进行处理。具体来说，使用了drop函数去除重复值，并使用unique函数获取唯一值。

最后，as_index=False参数表示不将分组依据的列作为索引，而是保留为普通列。

需要注意的是，代码中的".agg(['午别'].drop.unique, inplace=True)"这部分存在语法错误。可能是由于拼写错误或者其他原因导致的。请检查并修正该部分代码。