import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=20,size=(3,4)))
data['id'] = range(1,4)
# 输出：其中，最左边的0 1 2 为其索引

sample = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=9,size=(7,1)),columns=['hhh'])
sample['id'] = [1,1,2,2,3,3,3]
# 输出：

s = sample.groupby('id').count()
# 输出：

s = s.reset_index()
# 输出：

cols_to_use = s.columns.difference(data.columns) # pandas版本在0.15及之上的都可以用这种方法，该方法找出S和data表的不同列，然后再进行merge
pd.merge(data, s[cols_to_use], left_index=True, right_index=True, how='outer')