以下是一个示例代码，演示了如何按每个记录进行分组并计算转换和连接列的唯一值计数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'组': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        '转换列': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        '连接列': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每个记录进行分组并计算唯一值计数
grouped = df.groupby('组').agg({'转换列': 'nunique', '连接列': 'nunique'})

# 打印结果
print(grouped)

输出结果如下：

   转换列  连接列
组          
A    2    2
B    3    3
C    1    1

在上述代码中，我们使用pandas库创建了一个DataFrame对象，并将它命名为df。然后，我们使用groupby函数根据"组"这一列进行分组。接下来，我们使用agg函数来对分组后的数据进行聚合操作。通过agg函数的参数，我们告诉它我们希望对"转换列"和"连接列"进行唯一值计数操作。最后，我们打印出分组后的结果。

请注意，上述示例中的数据是虚构的，你可以根据自己的实际需求进行修改。