尽管在使用 group by pandas 时存在列名，但仍出现 Key 错误

问：

我有一个数据帧 df & 我正在尝试对 df 中的邮件列进行分组，以查看与每封邮件关联的唯一 ID 的计数。我希望看到邮件，然后是人员姓名，然后是 ID，然后是与该邮件关联的唯一 ID 的计数。

以下是我的代码-

grouped=df.groupby('Mail')[['NAME','ID']].apply(list).reset_index()
grouped['COUNT']=grouped['ID'].apply(lambda x: len(set(x)))
grouped[grouped['COUNT']>1]

错误：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
File /databricks/python/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:3621, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance)
   3620 try:
-> 3621     return self._engine.get_loc(casted_key)
   3622 except KeyError as err:
File /databricks/python/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/frame.py:3505, in

 DataFrame.__getitem__(self, key)
   3503 if self.columns.nlevels > 1:
   3504     return self._getitem_multilevel(key)
-> 3505 indexer = self.columns.get_loc(key)
   3506 if is_integer(indexer):
   3507     indexer = [indexer]

注意- 当我使用没有 ['NAME'] 的完全相同的代码时，它可以正常工作。

grouped=df.groupby('Mail')['ID'].apply(list).reset_index()
grouped['COUNT']=grouped['ID'].apply(lambda x: len(set(x)))
grouped[grouped['COUNT']>1]