在 pandas 中仅删除连续重复项的最有效方法是什么？
drop_duplicates 给出：
In [3]: a = pandas.Series([1,2,2,3,2], index=[1,2,3,4,5])
In [4]: a.drop_duplicates()
Out[4]:
1 1
2 2
4 3
dtype: int64
但我想要这个：
In [4]: a.something()
Out[4]:
1 1
2 2
4 3
5 2
dtype: int64
Use shift https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.shift.html:
a.loc[a.shift(-1) != a]
Out[3]:
1 1
3 2
4 3
5 2
dtype: int64
因此上面使用布尔标准，我们将数据帧与移动 -1 行的数据帧进行比较以创建掩码
另一种方法是使用diff https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.diff.html:
In [82]:
a.loc[a.diff() != 0]
Out[82]:
1 1
2 2
4 3
5 2
dtype: int64
但如果您有大量行，这会比原始方法慢。
Update
感谢 Bjarke Ebert 指出了一个微妙的错误，我实际上应该使用shift(1)要不就shift()由于默认周期为 1，因此返回第一个连续值：
In [87]:
a.loc[a.shift() != a]
Out[87]:
1 1
2 2
4 3
5 2
dtype: int64
请注意索引值的差异，谢谢@BjarkeEbert！
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