可以使用pandas库中的groupby和value_counts方法来实现该功能。 示例代码如下:
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将日期列转换为日期类型
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
# 按季度分组并计算每个唯一值的出现次数
result = data.groupby(pd.Grouper(key='Date', freq='Q'))['Column'].value_counts()
# 打印结果
print(result)
其中,key参数指定分组的列,freq参数指定分组的频率。在上述代码中,我们以日期列进行分组,并以季度为频率,将要分组的列名设置为Column。最后,我们使用value_counts方法统计每个唯一值的出现次数并将结果存储在变量result中。
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