Python 3.x 将列中的所有重复值作为列中的单个值

我当前的数据帧是：

     Name   term    Grade
  0    A      1       35
  1    A      2       40
  2    B      1       50
  3    B      2       45

我想获得一个数据帧，如下所示：

     Name   term    Grade
  0   A      1        35
             2        40
  1   B      1        50
             2        45

我是否有可能获得预期的输出？如果有，我该如何做？

用于布尔掩码：

在已更改的

数据帧中可以看到掩码之间的差异：

print (df)
  Name  term  Grade
0    A     1     35
1    A     2     40
2    B     1     50
3    B     2     45
4    A     4     43
5    A     3     46

如果多个相同的连续组（如2
A
组）需要一般解决方案：

mask = df['Name'].ne(df['Name'].shift()).cumsum().duplicated()
df['Name'] = np.where(mask, '', df['Name'])
print (df)
  Name  term  Grade
0    A     1     35
1          2     40
2    B     1     50
3          2     45
4    A     4     43
5          3     46


我只是好奇。。。您选择这里的mask/np.where方法而不是类似以下内容的任何原因：
df.loc[df.Name.duplicated（），'Name']='
？
mask = df['Name'].ne(df['Name'].shift()).cumsum().duplicated()
df['Name'] = np.where(mask, '', df['Name'])
print (df)
  Name  term  Grade
0    A     1     35
1          2     40
2    B     1     50
3          2     45
4    A     4     43
5          3     46

mask = df['Name'].duplicated()
df['Name'] = np.where(mask, '', df['Name'])
print (df)
  Name  term  Grade
0    A     1     35
1          2     40
2    B     1     50
3          2     45
4          4     43
5          3     46