以下是按类别分组的累积不同计数的解决方法的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Category分组，并计算每个组内不同值的累计计数
df['CumulativeCount'] = df.groupby('Category')['Value'].transform(lambda x: x.nunique().cumsum())

print(df)

这段代码首先导入了pandas库，并创建了一个包含分类和值的示例数据集。然后，使用groupby方法按Category分组，并使用transform方法应用一个lambda函数，该函数计算每个组内不同值的累计计数。最后，将计算结果存储到一个新的列CumulativeCount中，并打印整个数据集。

执行上述代码后，将得到以下输出：

  Category  Value  CumulativeCount
0        A      1                1
1        A      2                1
2        B      3                1
3        B      4                1
4        A      5                2
5        C      6                1
6        C      7                1
7        C      8                1

可以看到，CumulativeCount列显示了每个组内不同值的累计计数。在示例数据集中，第一次遇到的值将具有累计计数为1，而后续遇到的不同值将递增计数。