假设我们有一个名为data的数据框，其中包含列A、列B和列C。下面是按照“Col A”分组，计算“Col C”的数量，并计算“Col B”的唯一值数量的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'Col A': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
                     'Col B': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'Col C': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 按照"Col A"分组，计算"Col C"的数量
count_colC = data.groupby('Col A')['Col C'].count()

# 计算"Col B"的唯一值数量
unique_colB = data['Col B'].nunique()

# 打印结果
print(count_colC)
print(unique_colB)

输出结果：

Col A
A    2
B    2
C    1
Name: Col C, dtype: int64
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在上面的代码中，我们使用pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个名为data的数据框，并向其添加了示例数据。然后，我们使用groupby函数按照“Col A”分组，并计算每个分组中“Col C”的数量。计算结果存储在变量count_colC中。接下来，我们使用nunique函数计算“Col B”的唯一值数量，并将结果存储在变量unique_colB中。最后，我们分别打印出count_colC和unique_colB的结果。