对pandas中重复的计数求和

在pandas中，可以使用duplicated()函数来判断DataFrame中的重复行，并使用sum()函数对重复行进行计数求和。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建DataFrame对象：df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']})
3. 使用duplicated()函数判断重复行：duplicates = df.duplicated()
4. 使用sum()函数对重复行进行计数求和：count = duplicates.sum()

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']})

duplicates = df.duplicated()
count = duplicates.sum()

print("重复行的计数求和结果：", count)

输出结果为：

重复行的计数求和结果： 1

这段代码中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame对象。然后使用duplicated()函数判断重复行，返回一个布尔类型的Series对象，表示每一行是否为重复行。最后使用sum()函数对布尔类型的Series对象进行求和，得到重复行的计数结果。

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