如何在pandas数据框中计算重复行的数量？

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如何在pandas数据框中计算重复行的数量？

我试图统计数据框中每种类型的行的重复次数。例如，假设我有一个pandas数据框如下：

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

得到如下数据框：

    one two
0   1   1
1   1   2
2   1   1

我想象的第一步是找到所有不同的唯一行，我可以通过以下方式实现：

df.drop_duplicates()

这给我以下数据框：

    one two
0   1   1
1   1   2

现在，我想要从上面的数据框（[1 1]和[1 2]）中获取每个行在初始数据框中出现的次数。我的结果可能如下所示：

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

我应该如何进行最后一步操作呢？

编辑：

这里有一个更大的示例，以使问题更清晰：

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

得到：

    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：

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

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