如何在Pandas中为重复行添加计数，替代仅删除重复行

你现在的代码只能删除重复行，要实现保留唯一行并添加重复计数，可以用以下两种方式修改：

方法一：分组统计后合并 #

import pandas as pd

data = [
    ['A','B','C'],
    ['A','B','C'],
    ['A','D','C'],
    ['A','D','C']
]

df = pd.DataFrame(data,columns=['x1','x2','x3'])
print(df)

# 按所有列分组，统计每组的行数（重复次数）
count_df = df.groupby(['x1','x2','x3']).size().reset_index(name='count')
# 保留原数据中首次出现的行，再合并计数信息
df1 = df.drop_duplicates(keep='first').merge(count_df, on=['x1','x2','x3'])
print(df1)

方法二：用transform直接添加计数列 #

import pandas as pd

data = [
    ['A','B','C'],
    ['A','B','C'],
    ['A','D','C'],
    ['A','D','C']
]

df = pd.DataFrame(data,columns=['x1','x2','x3'])
print(df)

# 给每一行添加对应组的重复次数
df['count'] = df.groupby(['x1','x2','x3'])['x1'].transform('size')
# 只保留每组首次出现的行
df1 = df.drop_duplicates(keep='first')
print(df1)

输出结果 #

原数据输出：

x1 x2 x3
0  A  B  C
1  A  B  C
2  A  D  C
3  A  D  C

处理后的输出：

x1 x2 x3  count
0  A  B  C      2
2  A  D  C      2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lucky1928