NumPy / Pandas：删除连续的重复值（等同于不排序的bash uniq）

Question

给出这样的Pandas系列（或numpy数组）：

import pandas as pd
myseries = pd.Series([1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 1])

是否有一种好方法来删除顺序重复项，就像unix uniq工具一样？ numpy / pandas unique()和pandas drop_duplicates函数会删除所有重复项（例如unix的| sort | uniq），但我不希望这样做：

>>> print(myseries.unique())
[1 2 3 4]

我想要这个：

>>> print(myseries.my_mystery_function())
[1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 1]

Answer 1

用ne和!=比较shift（Series），然后用boolean indexing过滤：

myseries = myseries[myseries.ne(myseries.shift())].tolist()
print (myseries)
[1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 1]

如果性能很重要，请使用Divakar解决方案。

Answer 2

我们可以使用slicing-

In [62]: a = myseries.values

In [63]: a[np.r_[True,a[:-1]!= a[1:]]]
Out[63]: array([1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 1])

Answer 3

jezrael使用!=的版本：

print(myseries[myseries!=myseries.shift()].tolist())

输出：

[1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 1]