使用groupby和count：

In [37]:
df = pd.DataFrame({'a':list('abssbab')})
df.groupby('a').count()

Out[37]:

   a
a   
a  2
b  3
s  2

[3 rows x 1 columns]

请参阅在线文档：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html

另外，value_counts()正如@DSM所说，这里有很多方法可以给猫皮

In [38]:
df['a'].value_counts()

Out[38]:

b    3
a    2
s    2
dtype: int64

如果要向原始数据帧添加频率，请使用transform返回对齐的索引：

In [41]:
df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')
df

Out[41]:

   a freq
0  a    2
1  b    3
2  s    2
3  s    2
4  b    3
5  a    2
6  b    3

[7 rows x 2 columns]