以下是一个示例的解决方法，它按照开始和结束日期将数据分组，并计算每个组的唯一计数。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    '开始日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '结束日期': ['2021-01-03', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-04', '2021-01-05'],
    '数据': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
})

# 将日期列转换为datetime类型
data['开始日期'] = pd.to_datetime(data['开始日期'])
data['结束日期'] = pd.to_datetime(data['结束日期'])

# 按开始日期和结束日期分组，并计算唯一计数
result = data.groupby(['开始日期', '结束日期'])['数据'].nunique().reset_index()

print(result)

输出结果如下：

       开始日期      结束日期  数据
0 2021-01-01 2021-01-03  2
1 2021-01-02 2021-01-04  2
2 2021-01-03 2021-01-05  1

该示例使用了pandas库来处理数据。首先，将开始日期和结束日期列转换为datetime类型，以便进行日期计算。然后，使用groupby函数按开始日期和结束日期分组，并使用nunique函数计算每个组的唯一计数。最后，使用reset_index函数重置索引，以便结果以DataFrame形式呈现。