在熊猫中仅丢弃连续重复项的最有效方法是什么？
drop_duplicates提供了以下内容:
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
但是我想要这个:
In [4]: a.something()
Out[4]:
1 1
2 2
4 3
5 2
dtype: int64
参考方案
使用 shift :
a.loc[a.shift(-1) != a]
Out[3]:
1 1
3 2
4 3
5 2
dtype: int64
因此，以上使用布尔标准，我们将数据框与移动-1行的数据框进行比较以创建掩码
另一种方法是使用 diff :
In [82]:
a.loc[a.diff() != 0]
Out[82]:
1 1
2 2
4 3
5 2
dtype: int64
但是，如果您有很多行，这比原始方法要慢。
更新
感谢Bjarke Ebert指出了一个细微的错误，我实际上应该使用shift(1)或只是shift()，因为默认值为1，这将返回第一个连续值:
In [87]:
a.loc[a.shift() != a]
Out[87]:
1 1
2 2
4 3
5 2
dtype: int64
注意索引值的不同，谢谢@BjarkeEbert!
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