在dataframe值Python中删除日期的第一个实例

我有一个如下所示的数据帧：

Publication Date        Date              Value
2018-01-01              2018-01-01        2
2018-01-01              2018-01-02        13
2018-01-01              2018-01-03        14
2018-01-01              2018-01-04        12
2018-01-02              2018-01-02        1.5
2018-01-02              2018-01-03        14
2018-01-02              2018-01-04        15
2018-01-02              2018-01-05        15.5
2018-01-03              2018-01-03        1.8
2018-01-03              2018-01-04        13
2018-01-03              2018-01-05        17
2018-01-03              2018-01-06        15
.
.

我想删除

发布日期更改的每一行数据，因为每次迭代都有非常小的值。输出如下所示：

Publication Date        Date              Value
2018-01-01              2018-01-02        13
2018-01-01              2018-01-03        14
2018-01-01              2018-01-04        12
2018-01-02              2018-01-03        14
2018-01-02              2018-01-04        15
2018-01-02              2018-01-05        15.5
2018-01-03              2018-01-04        13
2018-01-03              2018-01-05        17
2018-01-03              2018-01-06        15
.
.

数据基本上是这种格式，但包括未显示的额外列（即，
日期
按日期+1切换每个
出版日期
）

最好的方法是什么？
使用：

或者，更一般化，使用或与
groupby
：

res = df[df.groupby('PublicationDate').cumcount() > 0]

res = df.groupby('PublicationDate').apply(lambda x: x.tail(len(x)-1))\
        .reset_index(drop=True)

print(res)

  PublicationDate        Date  Value
0      2018-01-01  2018-01-02   13.0
1      2018-01-01  2018-01-03   14.0
2      2018-01-01  2018-01-04   12.0
3      2018-01-02  2018-01-03   14.0
4      2018-01-02  2018-01-04   15.0
5      2018-01-02  2018-01-05   15.5
6      2018-01-03  2018-01-04   13.0
7      2018-01-03  2018-01-05   17.0
8      2018-01-03  2018-01-06   15.0

可以将布尔索引与shift一起使用

df[df['Publication Date'] == df['Publication Date'].shift()]


    Publication Date    Date    Value
1   2018-01-01  2018-01-02  13.0
2   2018-01-01  2018-01-03  14.0
3   2018-01-01  2018-01-04  12.0
5   2018-01-02  2018-01-03  14.0
6   2018-01-02  2018-01-04  15.0
7   2018-01-02  2018-01-05  15.5
9   2018-01-03  2018-01-04  13.0
10  2018-01-03  2018-01-05  17.0
11  2018-01-03  2018-01-06  15.0

df[df['Publication Date'] == df['Publication Date'].shift()]


    Publication Date    Date    Value
1   2018-01-01  2018-01-02  13.0
2   2018-01-01  2018-01-03  14.0
3   2018-01-01  2018-01-04  12.0
5   2018-01-02  2018-01-03  14.0
6   2018-01-02  2018-01-04  15.0
7   2018-01-02  2018-01-05  15.5
9   2018-01-03  2018-01-04  13.0
10  2018-01-03  2018-01-05  17.0
11  2018-01-03  2018-01-06  15.0