计算每个熊猫列中的数据出现次数

我有以下数据框:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"E": ["X", "Y", "X", "X", "Y", "X"], "F": ["Y", "Y", "X", "Y", "X","Y"], "G": ["Y", "X", "X", "X", "Y", "X"], "I": ["A", "B", "B", "B", "A", "A"]})
df.set_index("I", drop = True, inplace = True)

print(df)
   E  F  G
I         
A  X  Y  Y
B  Y  Y  X
B  X  X  X
B  X  Y  X
A  Y  X  Y
A  X  Y  X

我现在要计算每个组合的出现次数 A-X, A-Y, B-X, B-Y 每列 E, F, G ,因此预期输出为:

       E     F     G
       X  Y  X  Y  X  Y
I                  
A      2  1  1  2  1  2
B      2  1  1  2  3  0

我知道我可以用 pd.crosstab . 所以我可以遍历列并连接数据帧:

for i, column in enumerate(df.columns):
    if i == 0:
        df1 = pd.crosstab(df.index, df[column])
    else:
        df1 = pd.concat([df1, pd.crosstab(df.index, df[column])], axis = 1)

但是,除了迭代感觉不可靠而且我希望有更好的解决方案之外,索引还丢失了有关初始列的信息:

       X  Y  X  Y  X  Y
row_0                  
A      2  1  1  2  1  2
B      2  1  1  2  3  0

实现正确输出的方法是什么?