Python熊猫最多保留3个连续副本

我有这张桌子：

import pandas as pd

list1 = [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个连续副本，或者保留所有副本，以防少于3个或没有副本

结果应该如下所示：

list2 = [1,1,2,2,3,3,3,4,1,1,1,2,2]
result = pd.DataFrame(list2)
result.columns = ['A']

与连续系列一起使用通过比较不相等和累积和的移位值创建：

详情：

与连续系列一起使用通过比较不相等和累积和的移位值创建：

详情：

最后我们做什么

df[df.groupby(df[0].diff().ne(0).cumsum())[0].cumcount()<3]
    0
0   1
1   1
2   2
3   2
4   3
5   3
6   3
8   4
9   1
10  1
11  1
13  2
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最后我们做什么

df[df.groupby(df[0].diff().ne(0).cumsum())[0].cumcount()<3]
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求解仅使用连续重复项的组，然后切片3个元素：

import itertools

pd.Series(itertools.chain.from_iterable([*g][:3] for i,g in itertools.groupby(df['A'])))

求解仅使用连续重复项的组，然后切片3个元素：

import itertools

pd.Series(itertools.chain.from_iterable([*g][:3] for i,g in itertools.groupby(df['A'])))

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对不起，我不清楚。是否可以使用itertools将原始df过滤到结果df中？原来的df有其他的栏目。对不起，我不清楚。是否可以使用itertools将原始df过滤到结果df中？原来的df还有其他栏目。谢谢，这是一个很好的方式this@CyrilYUyw:-快乐编码~还有一件事要问：如果列0的数据类型是字符串，我可以用什么来代替.diff？@CyrilYU-df[df.groupbydf[0].nedf[0].shift.cumsum[0].cumcountOh和.shift和.ne？我想我找到了谢谢，这是一个很好的方法this@CyrilYUyw:-快乐编码~还有一件事要问：如果列0的数据类型是字符串，我可以用什么来代替.diff？@CyrilYU df[df.groupbydf[0].nedf[0].shift.cumsum[0].cumcountOh with.shift and.ne？我想我找到了

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dtype: int64