我想知道一个dataframe里不同地区不同分区，不同编号的重复次数，不需要知道谁重复了，只需要知道有多少个重复了，以及达到不同重复次数的有几个，请给出完整代码

在Python的pandas库中，你可以使用`groupby`和`size`函数来计算DataFrame中每个地区、分区和编号的重复次数，然后使用`value_counts`统计每种重复次数出现的次数。以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame，它有三列 'region', 'partition', 和 'identifier'
# region, partition, identifier 分别代表地区、分区和编号
df = pd.DataFrame({
    'region': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B'],
    'partition': [1, 2, 1, 2, 1, 3, 1, 2],
    'identifier': [101, 102, 201, 202, 101, 103, 201, 204]
})

# 使用 groupby 进行分组并计算每个组的数量（即重复次数）
counts = df.groupby(['region', 'partition', 'identifier']).size().reset_index(name='count')

# 计算重复次数的频数分布
frequency_distribution = counts['count'].value_counts()

print("重复次数及其出现的次数：")
print(frequency_distribution)

# 结果展示会类似：
#   count
#   1     4
#   2     4
#   3     1

在这个例子中，我们首先对数据进行了分组，然后计算每个分组内的记录数量。`value_counts()`部分则返回了一个Series，其中键是重复次数，值是对应次数。

如果你需要更详细的输出，比如只看达到多少次及以上重复的情况，可以添加条件筛选：

high_frequency = frequency_distribution[frequency_distribution >= 2]
print("达到两次及以上的重复次数及其出现的次数：")
print(high_frequency)