Python 大熊猫的分组与求和

假设我有这样一个数据帧：

df= { 'class': ['A','A','A','A','A','B','B','B','B'],
         'ID':[1,2,2,3,3,4,4,4,5]}  

Class ID
A     1 
A     2 
A     2 
A     3 
A     3 
B     4 
B     4 
B     4 
B     5 

我想将数据总结如下：

Class  count(distinct(ID))
A      3
B      2

我知道这很琐碎，但我被困在这里：

df.groupby（by=['Class'，'ID']）.count（）

这让我

由于某种原因，我似乎无法在小组讨论后得出总结。

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谢谢。

我想您正在寻找：

(df[['Class','ID']]
 .drop_duplicates()
 .groupby('Class')
 .count())

In [11]: df.groupby("Class")["ID"].nunique()
Out[11]:
Class
A    3
B    2
Name: ID, dtype: int64