更新：后来忽然发现有个cumcount()函数，支持正排倒排，所以以下说的那些基本都没啥用了。
最近做比赛线上无甚进展，所以先小小地总结遇到的一些困难和解决的方法，以防之后忘记。毕竟总是忙着大步赶路的话，容易扯着蛋。在此感谢群内大佬们的指导，给了我思路和解决方案。
数据处理的话一般pandas是用到最多的啦，这次我遇到了这样的问题，比如我有个DataFrame如下：
首先我想统计一下A、B、C分别出现了几次，并且作为一列写在旁边，但我又不想groupby再count再merge什么的，有没有什么简单的方法？
有的，np.unique，我们先来看看这个函数是什么效果：
诶哟，不就是个查看唯一性的函数吗……，但这个函数有个参数return_counts：
是不是有点Counter的意思了？
我们把这两列zip一下，再转成字典不就是解决方法了吗？
def a_count(df): count_dic=dict(zip(*np.unique(df['什么玩意儿'],return_counts=True))) return df['什么玩意儿'].apply(lambda x:count_dic[x])
可以看到每个A边上都写了A出现了3次，B、C亦如是，第一个目标完成了~
进一步说，如果你想知道列内某个元素是否唯一的话（B唯一，A、C不唯一），只要再加上
df[df['计数']>1]=0
就好了。
接下来，我想实现的是A第一次出现时边上显示1，第二次显示2，以此类推。这里我就直接写函数了：
def a_rank(x): b=x.reset_index() #把索引变成1、2、3、4、5……这样 b['index']=b.index #加出一列记录索引 b=b.groupby(['什么玩意儿'])['index'].rank() #按照“什么玩意儿”分组之后得到记录索引列的排序 b.index=x.index #多加了一步，变回原来的索引 return b.astype(np.uint8) #原返回值为float64
结果如图：
这种可以用于分别记录若干个用户第几次访问的事件，如果我要记录倒数第几次访问的话也很简单，把函数第3句改动一下就好了：
b=b.groupby(['什么玩意儿'])['index'].rank(ascending=False) #默认ascending=True，即升序，改为False即为降序
另外说一下为什么要多加一句
b.index=x.index
这是由于实际应用中我的df是从一个更大的DataFrame中抽样出来的，其索引并不连续，在没加这句之前，我发现排序的结果中出现了很多nan，仔细研究一下之后发现必须对齐索引，所以加入了这一句作为保障。
以上~