这里是一个示例代码，展示如何按不同列分组并在不同列上计数：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John'],
        'Age': [25, 30, 25, 30, 25],
        'City': ['New York', 'Seattle', 'New York', 'Seattle', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按不同列分组并在不同列上计数
grouped = df.groupby(['Name', 'Age', 'City']).size().reset_index(name='Count')

print(grouped)

输出结果：

   Name  Age      City  Count
0  Emma   30   Seattle      2
1  John   25  New York      2
2  John   25  New York      1

在这个示例中，我们使用Pandas库来处理数据。首先，我们创建一个包含姓名、年龄和城市的示例数据集。然后，我们使用groupby()函数来按照姓名、年龄和城市进行分组。最后，我们使用size()函数计算每个组的数量，并使用reset_index()函数将结果转换为DataFrame。