我有這張桌子：import pandas as pdlist1 = [1,1,2,2,3,3,3,3,4,1,1,1,1,2,2]df = pd.DataFrame(list1)df.columns = ['A']我想保留最多 3 個連續的重復項，或者保留全部以防重復項少于 3 個（或沒有）。結果應如下所示：list2 = [1,1,2,2,3,3,3,4,1,1,1,2,2]result = pd.DataFrame(list2)result.columns = ['A']
3 回答
滄海一幻覺
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與連續系列一起使用GroupBy.head，通過比較不相等的移位值和累積和來創建Series.cumsum：
df1 = df.groupby(df.A.ne(df.A.shift()).cumsum()).head(3)
print (df1)
A
0 1
1 1
2 2
3 2
4 3
5 3
6 3
8 4
9 1
10 1
11 1
13 2
14 2
詳情：
print (df.A.ne(df.A.shift()).cumsum())
0 1
1 1
2 2
3 2
4 3
5 3
6 3
7 3
8 4
9 5
10 5
11 5
12 5
13 6
14 6
Name: A, dtype: int32
侃侃爾雅
TA貢獻1801條經驗 獲得超16個贊
與連續系列一起使用GroupBy.head，通過比較不相等的移位值和累積和來創建Series.cumsum：
df1 = df.groupby(df.A.ne(df.A.shift()).cumsum()).head(3)
print (df1)
A
0 1
1 1
2 2
3 2
4 3
5 3
6 3
8 4
9 1
10 1
11 1
13 2
14 2
詳情：
print (df.A.ne(df.A.shift()).cumsum())
0 1
1 1
2 2
3 2
4 3
5 3
6 3
7 3
8 4
9 5
10 5
11 5
12 5
13 6
14 6
Name: A, dtype: int32
慕神8447489
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解決itertools.groupby只有連續重復的組，然后切片3個元素：
import itertools
pd.Series(itertools.chain.from_iterable([*g][:3] for i,g in itertools.groupby(df['A'])))
0 1
1 1
2 2
3 2
4 3
5 3
6 3
7 4
8 1
9 1
10 1
11 2
12 2
dtype: int64
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