以下是一个示例代码，用于按计数分组而不丢失列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['John', 'Mary', 'John', 'Anna', 'John', 'Mary'],
    'Age': [25, 28, 25, 30, 25, 28],
    'City': ['London', 'Paris', 'London', 'New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照名称和年龄计数分组
grouped = df.groupby(['Name', 'Age']).size().reset_index(name='Count')

# 将计数结果合并到原始数据集
df = df.merge(grouped, on=['Name', 'Age'], how='left')

print(df)

这段代码首先创建了一个示例数据集，并使用groupby方法按照Name和Age列进行分组计数。然后，使用merge方法将计数结果合并到原始数据集中，通过on=['Name', 'Age']指定合并的列，通过how='left'保留所有行。最后，打印输出合并后的数据集。

输出结果如下：

   Name  Age      City  Count
0  John   25    London      3
1  Mary   28     Paris      2
2  John   25    London      3
3  Anna   30  New York      1
4  John   25    London      3
5  Mary   28     Paris      2

注意到，计数结果列Count被添加到了原始数据集中，并且计数结果与分组依据的列一一对应。