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：
- 导入所需的库和数据帧：
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- 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：
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完整的代码示例：
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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