以下是一个示例解决方法,使用Python的pandas库来按照分组后的条件进行分组,并检查数值是否相同:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 3, 4, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照分组后的条件进行分组,并检查数值是否相同
grouped = df.groupby('Group')['Value'].nunique().reset_index()
# 打印结果
print(grouped)
输出结果为:
Group Value
0 A 2
1 B 1
2 C 1
在示例中,我们使用pandas库创建了一个包含两列('Group'和'Value')的DataFrame。然后,我们使用groupby
函数按照'Group'列的值进行分组,并使用nunique
函数计算每个分组中不同数值的数量。最后,我们使用reset_index
函数重置索引,并打印结果。
这样,我们就按照分组后的条件进行了分组,并检查了数值是否相同。
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