如何使用熊猫删除一行中多次出现的行答案

【问题标题】：How to remove rows with multiple occurrences in a row with pandas如何使用熊猫删除一行中多次出现的行
【发布时间】：2021-07-04 10:29:10
【问题描述】：

我有这些数据：

我希望得到：

     A  
1    1 
-    -   -> (drop)
3    1  
4    2
5    2
6    1

我想删除 col ['A'] 中与一行中出现的相同值的所有行，但没有第一个和最后一个。

直到现在我都用过：

df = df.loc[df[col].shift() != df[col]]

但它也会删除最后一次出现。

对不起，我的英语不好，提前谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

建议的解决方案是：

pd.concat([
    df['A'].drop_duplicates(keep='first'),
    df['A'].drop_duplicates(keep='last'),
])

澄清后更新：

首先获取您描述的标准的布尔掩码：

is_last = df['A'] != df['A'].shift(-1)
is_duplicate = df['A'] == df['A'].shift()

并根据这些删除行：

df.drop(df.index[~is_last & is_duplicate]) # note the ~ to negate is_last

【讨论】：

【解决方案2】：

基本上你需要对连续的数字进行分组，可以通过diff和cumsum来实现：

print (df.groupby(df["A"].diff().ne(0).cumsum(), as_index=False).nth([0, -1]))

   A
1  1
3  1
4  2
5  2
6  1

【讨论】：