本文介绍如何在 pandas DataFrame 中识别并仅移除尾部连续重复的行组（基于指定列），保留前面所有重复块及最后一个重复块的首部分，而非简单全局去重；适用于日志、时序或分段数据中需“截断末尾冗余”的场景。
本文介绍如何在 pandas dataframe 中识别并**仅移除尾部连续重复的行组**（基于指定列），保留前面所有重复块及最后一个重复块的首部分，而非简单全局去重；适用于日志、时序或分段数据中需“截断末尾冗余”的场景。
在实际数据分析中，我们常遇到一种特殊去重需求：不是对整张表做 drop_duplicates()（会抹平所有重复），也不是按顺序保留首次出现（keep=’first’），而是希望仅剔除数据末尾连续出现的、完全相同的行组，同时保留前面所有历史重复块——例如传感器日志中最后几条重复上报记录、用户行为流末尾的冗余点击、或分段处理后残留的重复尾帧。
以如下 DataFrame 为例，我们关注 ‘name’ 和 ‘age’ 列组合是否连续重复（忽略唯一标识 ‘id’）：
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'name': ['mary','mary','mary','tom','tom','john','sarah','tom','tom','tom'], 'age': [30,30,30,25,25,28,36,25,25,25] })目标是保留前两组 ‘tom’（第3–4行和第7行），但仅保留最后一组 ‘tom’ 的首行（第7行），剔除其后连续重复的第8–9行，最终得到 8 行结果。
核心思路：识别“连续重复块”并标记尾块
关键在于区分 “全局重复” 与 “局部连续重复”。我们不关心 ‘tom’ 是否曾在前面出现过，而只关注：从某一行开始，后续若干行在指定列上是否与前一行完全一致且形成连续段。
解决方案采用三步链式逻辑：
- 构造连续块标识：使用 df[cols].ne(df[cols].shift()).any(axis=1) 找出每行是否与上一行不同 → 得到布尔序列；再用 .cumsum() 累计求和，为每个连续相同块分配唯一组号；
- 定位尾块：获取最大组号（即最后一组的编号），通过 grp.shift().ne(grp.max()) 判断当前行是否属于“尾块之前的部分”；
- 过滤保留：用该布尔条件索引原 DataFrame，即可精准截断尾部连续重复块。
完整代码如下：
cols = ['name', 'age'] # 定义用于判断重复的列（排除 id） grp = df[cols].ne(df[cols].shift()).any(axis=1).cumsum() # 生成连续块组号 cond = grp.shift().ne(grp.max()) # True 表示：该行不属于尾块，或为尾块首行（因 shift 后错位） result = df[cond].reset_index(drop=True) print(result)输出：
id name age 0 1 mary 30 1 2 mary 30 2 3 mary 30 3 4 tom 25 4 5 tom 25 5 6 john 28 6 7 sarah 36 7 8 tom 25关键说明与注意事项
- ✅ grp.shift().ne(grp.max()) 是精髓：它让尾块中除第一行外的所有行对应 False（因为 grp.shift() 在尾块首行返回前一块编号，与 grp.max() 不等 → True；后续行 grp.shift() 返回尾块编号，等于 grp.max() → False），从而自然保留尾块首行、剔除其余。
- ⚠️ 此方法依赖行序稳定性，不可在未排序的 DataFrame 上直接使用；若原始顺序无意义，请先明确排序依据（如时间戳、id）再执行。
- ? 若需保留整个尾块的首行 + 前面所有块（即本例效果），此方案最优；若需“仅保留每个连续块的首行”，应改用 df[~df[cols].duplicated()]。
- ? 可扩展性：cols 支持多列，也兼容含 NaN 的列（ne() 对 NaN 比较返回 True，符合连续块中断预期）。
该技巧填补了 Pandas 原生去重功能的空白，是处理具有局部连续性特征的数据时高效、可读且无需循环的向量化解法。