多条件去重计数的函数
    许多数据分析问题需要处理重复数据。在某些情况下，我们需要按照多个条件对数据进行去重操作。例如，在一个销售数据表中，我们可能需要按照产品名称和销售日期对数据进行去重。
字符串函数去重    为了解决这个问题，我们可以编写一个多条件去重计数的函数。这个函数可以接受一个数据表和多个条件作为参数，然后返回一个按照这些条件去重后的数据表，并且每个组的数量。
    实现这个函数的方法有很多种。一种简单的方法是使用Python中的pandas库。我们可以使用pandas库的groupby方法对数据进行分组，并使用nunique方法计算每个组的数量。代码示例如下：
    ``` python
    import pandas as pd
    def count_duplicates(data, *columns):
    # 基于指定列进行分组，计算每个组的数量
    counts = upby(list(columns)).size().reset_index(name='count')
    # 返回去重后的数据表和每个组的数量
    return counts.drop_duplicates(), counts['count'].sum()
    ```
    在这个函数中，我们使用了*columns语法来接受多个列名作为参数。然后，我们使用groupby方法对数据进行分组，并使用size方法计算每个组的大小。最后，我们使用reset_index方法来将计算结果转换为数据表，并使用drop_duplicates方法去重。函数返回的是去重后的数据表和所有组的数量之和。
    这个函数可以很方便地用于各种数据分析任务中。例如，在上面提到的销售数据表中，我们可以使用这个函数来计算每个产品在每个销售日期下的销售数量。

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