如何计算pandas数据帧中的重复行？

我试图计算我的数据帧中每种类型的行的重复项.例如,假设我在pandas中有一个数据帧,如下所示：

df = pd.DataFrame({'one': pd.Series([1., 1, 1]),
                   'two': pd.Series([1., 2., 1])})

我得到一个看起来像这样的df：

    one two
0   1   1
1   1   2
2   1   1

我想第一步是找到所有不同的唯一行,我这样做：

df.drop_duplicates()

这给了我以下df：

    one two
0   1   1
1   1   2

现在我想从上面的df([1 1]和[1 2])中获取每一行,并计算每个在初始df中的次数.我的结果看起来像这样：

Row     Count
[1 1]     2
[1 2]     1

我该怎么办呢？

编辑：

这是一个更大的例子,使其更清晰：

df = pd.DataFrame({'one': pd.Series([True, True, True, False]),
                   'two': pd.Series([True, False, False, True]),
                   'three': pd.Series([True, False, False, False])})

给我：

    one three   two
0   True    True    True
1   True    False   False
2   True    False   False
3   False   False   True

我想要一个告诉我的结果：

       Row           Count
[True True True]       1
[True False False]     2
[False False True]     1

解决方法:

您可以对所有列和调用大小进行分组,索引指示重复值：

In [28]:
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()

Out[28]:
one    three  two  
False  False  True     1
True   False  False    2
       True   True     1
dtype: int64