使用pandas统计特定列中具有相同值的行数

可以通过使用groupby方法实现。下面是一个完整的答案：

在使用pandas统计特定列中具有相同值的行数时，可以使用groupby方法来实现。groupby方法将数据按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以使用size方法获取每个分组中的行数。

假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个列名为column_name的列。要统计该列中具有相同值的行数，可以按照以下步骤进行：

1. 使用groupby方法按照column_name列进行分组，将结果赋值给一个新的变量，例如grouped。

grouped = df.groupby('column_name')

1. 使用size方法获取每个分组中的行数。

counts = grouped.size()

1. 可以将结果保存到一个新的DataFrame对象中，方便后续操作。

result = pd.DataFrame({'count': counts}).reset_index()

这样，result DataFrame对象将包含一个column_name列和一个count列，其中column_name列为具有相同值的列名，count列为相应的行数。

对于应用场景，例如在电商领域中，可以使用该方法统计每个商品的销量，以便进行库存管理、供应链优化等决策。

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1. 腾讯云数据分析Pandas
2. 腾讯云数据分析Data Lake Analytics
3. 腾讯云数据分析数据仓库
4. 腾讯云数据分析Kafka
5. 腾讯云数据分析Hadoop

注意：本回答中未涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。