熊猫过滤器，先分组再变换

我有一个pandas数据框，如下所示：

  df =
      a          b
      a1.        1
      a2         0
      a1         0
      a3         1
      a2         1
      a1         1

我想先过滤b 1，然后a对每个组的出现次数进行分组和计数（称为此列count），然后将此列附加原始df。b保证1每个的值至少有一次a。

预期产量：

  df =
      a          b.    count
      a1.        1      2
      a2         0.     1
      a1         0.     2
      a3         1      1
      a2         1.     1
      a1         1      2

我试过了：

 df['count] = df.groupby('a').b.transform('size')

但是，这也算为零。我想先过滤b == 1。

我也尝试过：

df['count'] = df[df['b' == 1].groupby('a').b.transform('size')

但是，这nans在计数列中引入了吗？

我怎样才能做到这一点？