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形如

    id
0   1
1   1
2   3
3   5
4   5
5   1

类型的DataFrame，现在要统计每个id出现的次数并制成一个新的DataFrame。

看了很多教程都没有实现，自己琢磨出了一个方法。

df.groupby(['id'],as_index=False)['id'].agg({'cnt':'count'})

其中agg中字典的第一个参数是列名，第二个是函数名。
输出结果如下

    id  cnt
0   1   3
1   3   1
2   5   2

实现了统计每个id个数。以上。

由 @Castlehe 提出的一种简便方法

df['id'].value_counts()

输入参数为需要统计列的Series，输出以value为index的Series。
结果如下

1    3
5    2
3    1
Name: id, dtype: int64

可以通过reset_index()函数得到与上面相同的输出。