以下是一个示例代码，演示如何使用内连接进行分组计数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
         'Name': ['John', 'Mike', 'Emma', 'Emma', 'John']}
data2 = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
         'Class': ['Math', 'Science', 'English', 'Math', 'Science']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用内连接合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

# 按照Name和Class进行分组计数
grouped_df = merged_df.groupby(['Name', 'Class']).size().reset_index(name='Count')

print(grouped_df)

输出结果如下：

   Name    Class  Count
0  Emma  English      1
1  Emma     Math      1
2  John  Science      1
3  Mike  Science      1

在上述示例中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后使用pd.merge函数根据ID列进行内连接，将两个数据框合并为一个merged_df数据框。

接下来，我们使用groupby函数按照Name和Class列进行分组，并使用size函数计算每个组的数量。最后，使用reset_index函数将结果重置索引，并将计数列命名为'Count'。

最后，打印出分组计数结果grouped_df。

请注意，上述示例代码使用了pandas库来处理数据。