本文深入探讨了使用unique()和nunique()函数统计数据集中不同值的高效方法。unique()适用于获取列的所有唯一值，而nunique()则直接返回唯一值的数量。文章还介绍了value_counts()方法，它不仅统计不同值的数量，还能显示每个值的重复次数，以及如何将nunique()与groupby()结合使用，进行更复杂的统计分析。
unique()是以数组形式(np.ndarray)返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）
nunique() Return number of unique elements in the object.即返回唯一值的个数
从上面的例子能看出什么？
- unique() 统计list中的不同值时，返回的是array
- nunique()可直接统计dataframe中每列的不同值的个数，也可用于series，但不能用于list，返回的是不同值的个数
>>>获取特定列中的唯一值的个数,可以用以下几种表示方法：
- value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值在该列有多少重复值，不包括NaN
- value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需指定对哪一列或行使用
此外，nunique()也可与groupby()结合使用，统计每个块不同值的个数
- 比如groupby分组单列特征且统计表里全部特征
以上是对C1列分组，再对整个表做nunique，nunique是有多少个不同值
拿表中其中一行做说明，当C1=3的时候，3在C1列出现的次数有一次，而在C2列出现的次数有三次
- groupby分组单列特征且统计单列特征
等价于下面这个表达(表示先根据C1列分组，再提出C2列)：
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