用Pandas计算每组的唯一值

首先，使用Pandas计算每组的唯一值，可以通过Pandas的groupby()方法来实现。这个方法可以按照多个列或者一个列进行分组，并对每个组进行计算。下面是关于如何使用groupby()方法获取每组唯一值的攻略：

步骤一：导入所需库

这个问题中需要使用Pandas库，因此需要先导入Pandas库。可以使用以下代码进行导入：

import pandas as pd

步骤二：读取数据

在本例中，使用Pandas读取一个包含“商品名称”和“商品条形码”两列的数据集。下面是读取步骤的代码示例：

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 显示前5行数据
print(df.head())

步骤三：使用groupby()方法进行分组

使用groupby()方法可以将数据集按照“商品名称”进行分组，并获取每个组的唯一值。下面是如何使用groupby()方法对数据集进行分组的代码示例：

# 使用 groupby()方法对数据集进行分组
grouped = df.groupby("商品名称")

# 显示每个组的条形码唯一值
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group["商品条形码"].unique())

运行以上代码，可以显示每个商品名称以及对应的唯一条形码值。

完整代码演示

下面是完整代码演示，包括数据集的读取和使用groupby()方法进行分组：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 使用 groupby()方法对数据集进行分组
grouped = df.groupby("商品名称")

# 显示每个组的条形码唯一值
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group["商品条形码"].unique())

以上就是使用Pandas计算每组唯一值的攻略。