根据条件表达式、迭代 (n) 和 (n+1) 从 pandas DataFrame 中删除行答案

【问题标题】：Delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expression, iteration (n) and (n+1)根据条件表达式、迭代 (n) 和 (n+1) 从 pandas DataFrame 中删除行
【发布时间】：2020-05-25 23:13:32
【问题描述】：

给定一个数据框如下：

我想从中删除行 (n+1) 中的值与 (n) 中相同的值 的行，这样会产生：

col1 
1  0.6   
2  0.88  
3  1.2  
4  row deleted  
5  row deleted  
6  0.55  
7  row deleted
8  0.65

【问题讨论】：

你可以使用任何建议的解决方案，如果你想要 NaN，可以使用df = df.mask(df['col1'].eq(df['col1'].shift(1)))

标签： python pandas dataframe iteration

【解决方案1】：

In [191]: df[df["col1"] != df["col1"].shift()]
Out[191]:
   col1
1  0.60
2  0.88
3  1.20
6  0.55
8  0.65

【讨论】：

【解决方案2】：

好吧，让我们做吧

df=df[df.diff().ne(0)]

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个：

df = df[~df['col1'].eq(df['col1'].shift(1))]
print(df)

   col1
0  0.60
1  0.88
2  1.20
5  0.55
7  0.65

或者：

df = df[df['col1'].ne(df['col1'].shift(1))]
print(df)

   col1
0  0.60
1  0.88
2  1.20
5  0.55
7  0.65

【讨论】：

第二种方法不行，比如1,1,2,1,1 .....应该是1,2,1
我不明白，drop_duplicates方法中默认没有keep='first'？
是的，但是 drop_duplicates 没有考虑到它们必须是连续的
我认为df = df[~df['col1'].eq(df['col1'].shift(1))] 是解决方案，或者如果您不想概括为字符串，则@WenYoBen 的解决方案
好的，知道了。有道理。