У меня есть некоторые ежемесячные данные, которые я пытаюсь обобщить с помощью Pandas, и мне нужно подсчитать количество уникальных записей, которые появляются каждый месяц. Вот пример кода, который показывает, что я пытаюсь сделать:

import pandas as pd

mnths = ['JAN','FEB','MAR','APR']
custs = ['A','B','C',]

testFrame = pd.DataFrame(index=custs, columns=mnths)
testFrame['JAN']['A'] = 'purchased Prod'
testFrame['JAN']['B'] = 'No Data'
testFrame['JAN']['C'] = 'Purchased Competitor'
testFrame['FEB']['A'] = 'purchased Prod'
testFrame['FEB']['B'] = 'purchased Prod'
testFrame['FEB']['C'] = 'purchased Prod'
testFrame['MAR']['A'] = 'No Data'
testFrame['MAR']['B'] = 'No Data'
testFrame['MAR']['C'] = 'Purchased Competitor'
testFrame['APR']['A'] = 'Purchased Competitor'
testFrame['APR']['B'] = 'purchased Prod'
testFrame['APR']['C'] = 'Purchased Competitor'

uniqueValues = pd.Series(testFrame.values.ravel()).unique()

#CODE TO GET COUNT OF ENTRIES IN testFrame BY UNIQUE VALUE

Желаемый результат:

                JAN    FEB    MAR    APR
purchased Prod   ?     ?       ?      ?
Purchased Competitor ? ?       ?      ?
No Data          ?     ?       ?      ?

Я могу получить уникальные значения и создать новый фрейм данных с правильными осями / столбцами

Я начал здесь и здесь:Панды: подсчет уникальных значений в кадре данных Найти уникальные значения в кадре данных Pandas, независимо от расположения строки или столбца

но все еще не могу получить вывод в нужные мне форматы. Я не совсем уверен, как применить синтаксис df.groupby или синтаксис df.apply к тому, с чем я работаю.