你可以使用Python的pandas库来解决这个问题。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 1, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算重复值的累计计数
df['Count'] = df.groupby(['Group', 'Value']).cumcount() + 1

print(df)

运行上述代码后，输出结果如下：

  Group  Value  Count
0     A      1      1
1     A      2      1
2     B      3      1
3     B      1      1
4     B      2      1
5     C      1      1

这个示例中，我们首先创建了一个包含Group和Value列的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按Group和Value列对数据进行分组。最后，我们使用cumcount函数计算每个组内重复值的累计计数，并将结果保存在Count列中。