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计算Pandas Groupby对象中的唯一值可以通过Pandas库中的nunique()函数实现。下面我们将介绍如何使用它来计算一些例子中的唯一值。

首先，我们需要导入pandas库并构建一个DataFrame对象作为例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

我们现在有一个DataFrame对象df，其中包含四个属性：A、B、C、D。我们将使用df作为示例数据集。

接下来，我们将对这个数据集进行分组。通常可以通过DataFrame.groupby()方法来对DataFrame进行分组，因为我们想对属性A进行分组操作，所以代码如下所示：

grouped = df.groupby('A')

现在我们已经拥有一个Pandas Groupby对象grouped，现在我们可以使用nunique()函数来计算每个组中唯一的值，如下所示：

grouped.nunique()

上面的代码将计算每个组中每个属性值的唯一值的数量，输出结果如下所示：

     B  C  D
A
bar  2  2  2
foo  2  4  4

从输出结果可以看出，属性B中，组bar有2个不同的值，组foo也有2个不同的值。而在属性C和D中，bar组有2个唯一值，foo组有4个唯一值。

总结来说，使用Pandas Groupby对象中的nunique()函数可以方便我们计算每个组中唯一的值，提高了我们数据分析的效率。