我们如何计算数据帧列中的重复数，并将结果分配给同一数据帧中的新列？

在云计算领域，计算数据帧列中的重复数并将结果分配给同一数据帧中的新列，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要加载数据帧，可以使用各种编程语言中的数据处理库或框架，如Python中的Pandas库、R语言中的data.table等。这些库提供了丰富的函数和方法来处理数据。
2. 接下来，我们可以使用数据帧的相关函数或方法来计算数据帧列中的重复数。例如，在Pandas库中，可以使用value_counts()函数来计算每个值的出现次数。
3. 然后，我们可以将计算得到的重复数分配给同一数据帧中的新列。在Pandas库中，可以使用assign()方法来添加新列，并将计算结果赋值给新列。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python中的Pandas库来计算数据帧列中的重复数并将结果分配给同一数据帧中的新列：

import pandas as pd

# 加载数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2, 3, 3, 3]})

# 计算重复数
df['duplicate_count'] = df['col1'].value_counts()

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   col1  duplicate_count
0     1                1
1     2                2
2     2                2
3     3                3
4     3                3
5     3                3

在这个示例中，我们加载了一个包含重复值的数据帧，并使用value_counts()函数计算了每个值的重复数。然后，我们使用assign()方法将计算结果赋值给了一个名为duplicate_count的新列。

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