如何实现drop_duplicates

Question

我有如下示例的原始数据。在即时t1中，变量有一个值x1，只有当变量的值不等于x1时，该变量才应该在即时t2中记录。有一种方法可以将python中的dataframes值与前面的值进行比较，并在相同的情况下删除它。我尝试了跟踪函数，但它没有work.Please帮助。

df
time                 Variable   Value
2014-07-11 19:50:20  Var1       10
2014-07-11 19:50:30  Var1       20
2014-07-11 19:50:40  Var1       20
2014-07-11 19:50:50  Var1       30
2014-07-11 19:50:60  Var1       20 
2014-07-11 19:50:70  Var2       50
2014-07-11 19:50:80  Var2       60
2014-07-11 19:50:90  Var2       70

编码：

for y in df.time:
    for x in df.Value:
        if y == y:
            if x == x:
                df1 = df.drop_duplicates(subset = ['time', 'Variable', 'Value'], keep=False) 
            else:
                df1 = df.drop_duplicates(['time', 'Variable', 'Value'])

预期产出：

df
time                 Variable   Value
2014-07-11 19:50:20  Var1       10
2014-07-11 19:50:30  Var1       20
2014-07-11 19:50:50  Var1       30
2014-07-11 19:50:60  Var1       20 
2014-07-11 19:50:70  Var2       50
2014-07-11 19:50:80  Var2       60
2014-07-11 19:50:90  Var2       70

Answer 1

df.drop_duplicates(subset=['Variable','Value'],keep='first')
#                time Variable  Value
#2014-07-11  19:50:20     Var1     10
#2014-07-11  19:50:30     Var1     20
#2014-07-11  19:50:50     Var2     30
#2014-07-11  19:50:60     Var2     40
#2014-07-11  19:50:70     Var2     50