Для того, чтобы узнать количество уникальных значений для каждого столбца датафрейма в pandas, используется метод `nunique()`. Варианты ответов: - `Unique` - такого метода в pandas нет. Этот вариант неверен. - `Duplicated` - метод `duplicated()` используется для проверки наличия дубликатов в датафрейме, а не для подсчета количества уникальных значений. Этот вариант неверен. - `Distinct` - в pandas нет специального метода с таким названием для подсчета уникальных значений. Этот вариант неверен. - `Value_counts` - метод `value_counts()` используется для подсчета количества вхождений каждого уникального значения в столбце. Он возвращает Series, в котором индексы - уникальные значения, а значения - количество вхождений этих значений. Если нужно получить только количество уникальных значений для каждого столбца, то этот метод не подходит и нужно использовать метод `nunique()`. Этот вариант неверен. - `Nunique` - это корректный метод для подсчета количества уникальных значений в каждом столбце датафрейма. Он возвращает Series, в котором индексы - названия столбцов, а значения - количество уникальных значений в каждом столбце. Например, если у нас есть датафрейм df с двумя столбцами "A" и "B", то можно выполнить следующую команду для подсчета количества уникальных значений в каждом из столбцов: `df.nunique()`. Этот вариант верен.