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对数据帧中的后果性重复元素进行计数并将其存储在新的列中

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和数据帧:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 假设数据帧名为df,包含需要处理的数据
df = pd.DataFrame(...)
  1. 创建一个新的列来存储重复元素的计数:
代码语言:txt
复制
df['重复元素计数'] = 0
  1. 使用duplicated()函数找到重复的元素,并使用value_counts()函数计算每个重复元素的数量:
代码语言:txt
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duplicates = df[df.duplicated()]
counts = duplicates['列名'].value_counts()
  1. 将计数结果存储在新的列中:
代码语言:txt
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for index, count in counts.items():
    df.loc[df['列名'] == index, '重复元素计数'] = count

完整的代码示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 假设数据帧名为df,包含需要处理的数据
df = pd.DataFrame(...)

# 创建一个新的列来存储重复元素的计数
df['重复元素计数'] = 0

# 找到重复的元素,并计算每个重复元素的数量
duplicates = df[df.duplicated()]
counts = duplicates['列名'].value_counts()

# 将计数结果存储在新的列中
for index, count in counts.items():
    df.loc[df['列名'] == index, '重复元素计数'] = count

这样,数据帧中的后果性重复元素就会被计数并存储在新的列中。请注意,代码中的"列名"需要替换为实际数据帧中包含重复元素的列的名称。

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