如何统计DataFrame中Id_1的出现次数并生成对应格式的列表

需求为统计DataFrame中Id_1列各取值的出现次数，输出(Id_1取值, 出现次数)格式的元组列表，可通过以下两种方式实现：

方法1：使用value_counts实现（代码最简） #

核心逻辑：直接调用Series的计数方法，排序后转为列表

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
    "Id_1": [1401,1401,1801,1801,1801,1801,2001,2001,2201,2201],
    "Id_2": [1,3,0,2,0,0,1,5,0,0]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 核心实现代码
L = list(df["Id_1"].value_counts().sort_index().items())

# 输出结果：[(1401, 2), (1801, 4), (2001, 2), (2201, 2)]
print(L)

方法2：使用groupby实现（逻辑更直观） #

核心逻辑：按Id_1分组后统计每组行数，再转为列表

# 核心实现代码
L = list(df.groupby("Id_1").size().items())

两种方法输出结果完全一致，符合需求要求的格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AdrixnIPP