如何统计DataFrame指定列中各重复值的出现次数？

• 用pandas内置的value_counts()方法就能直接实现需求，它会返回一个Series：索引是列中的唯一值，对应的值就是该值的重复次数，默认按次数降序排列：

  import pandas as pd
  
  # 替换成你的DataFrame名称和目标列名
  repeat_counts = df['target_column'].value_counts()
  print(repeat_counts)
  

• 要是只需要重复次数≥2的结果，直接加个筛选即可：

  # 过滤出重复出现的项
  only_duplicates = df['target_column'].value_counts()[lambda x: x >= 2]
  print(only_duplicates)
  

• 如果需要字典格式的结果（方便后续业务处理），调用to_dict()转换：

  # 完整统计的字典
  count_dict = df['target_column'].value_counts().to_dict()
  # 仅保留重复项的字典
  duplicate_count_dict = {k: v for k, v in count_dict.items() if v >= 2}
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VIshwa