例如，下面是一个数据框：
Index Name Action
0 result pass
1 result fail
2 result fail
3 result pass
4 result fail
5 result pass
6 result pass
7 result pass
在这里，我们以“动作”列为参考，连续的“通过”或“失败”将仅导致出现最后一行。
因此预期输出如下：
Index Name Action
0 result pass
2 result fail
3 result pass
4 result fail
7 result pass
使用Series.ne具有Series.shift与-1遮罩由过去的行和过滤器boolean indexing：
df = df[df['Action'].ne(df['Action'].shift(-1))]
print (df)
Name Action
0 result pass
2 result fail
3 result pass
4 result fail
7 result pass
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