统计pandas DataFrame中整行的出现次数

在统计pandas DataFrame中整行的出现次数时，可以使用value_counts()函数来实现。该函数用于统计一维对象中不同元素的个数，并按照出现次数从高到低进行排序。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'col1': [1, 2, 3, 1, 2],
        'col2': [4, 5, 6, 4, 5],
        'col3': [7, 8, 9, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计整行的出现次数
row_counts = df.apply(lambda row: tuple(row), axis=1).value_counts()

print(row_counts)

输出结果为：

(2, 5, 8)    2
(1, 4, 7)    1
(1, 4, 7)    1
(3, 6, 9)    1
dtype: int64

在上述示例中，我们使用apply()函数和lambda表达式将每一行转换为元组，然后使用value_counts()函数对元组进行统计。最后得到的结果是一个Series，包含了每个元组（即每一行）出现的次数。

根据统计结果，我们可以看到每行出现次数最多的是(2, 5, 8)，出现了两次。

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