从Dataframe中删除在特定列中上下行具有相同值的行

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库和模块，例如pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个包含数据的Dataframe，假设为df：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'B': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]})

接下来，使用shift()函数将特定列的上一行和下一行的值进行比较，判断是否相同，并创建一个布尔索引：

mask = (df['B'].shift() == df['B']) | (df['B'].shift(-1) == df['B'])

最后，使用布尔索引来筛选出不满足条件的行，并重新赋值给Dataframe：

df = df[~mask]

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'B': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]})

mask = (df['B'].shift() == df['B']) | (df['B'].shift(-1) == df['B'])
df = df[~mask]

这样，Dataframe中在特定列中上下行具有相同值的行就被删除了。

对于这个问题，可以使用pandas库中的shift()函数来比较特定列的上一行和下一行的值，并使用布尔索引来筛选出不满足条件的行。这种方法适用于需要删除在特定列中连续出现相同值的行的情况，例如数据清洗、数据预处理等场景。

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