如何使用dataframe的groupby按不同的条件做去重统计个数

可以使用pandas库中的DataFrame.groupby()方法对数据进行分组，并且使用DataFrame.drop_duplicates()方法去除重复值，最后使用DataFrame.groupby().size()方法统计每组个数。

示例代码如下：

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', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

# 按照'A'列和'B'列进行分组，并统计每组的个数
grouped = df.groupby(['A', 'B']).size()

# 打印结果
print(grouped)

# 按照'A'列和'B'列进行分组，并且去除重复值，统计每组的个数
grouped = df.drop_duplicates().groupby(['A', 'B']).size()

# 打印结果
print(grouped)

输出结果如下：

A    B  
bar  one    2
     two    1
foo  one    3
     two    2
dtype: int64
A    B  
bar  one    1
     two    1
foo  one    2
     two    2
dtype: int64