如何在Polars中模拟Pandas的duplicated方法行为？

Pandas的duplicated()方法仅标记重复值中首次出现之后的条目，而Polars默认的is_duplicated()会把所有重复的条目都标记为True。要实现和Pandas一致的行为，有两种可行方式：

方法一：直接使用Polars的duplicated()方法 #

Polars在较新版本中内置了duplicated()方法，其默认行为与Pandas完全对齐，只会标记非首次出现的重复项：

import polars as pl

s = pl.Series([1, 2, 2, 3])
print(s.duplicated())

输出结果：

shape: (4,)
Series: '' [bool]
[
        false
        false
        true
        false
]

方法二：分组结合is_first()（兼容旧版本Polars） #

如果你的Polars版本未提供duplicated()方法，可以通过分组后标记非首次出现的条目来实现：

import polars as pl

s = pl.Series([1, 2, 2, 3])
# 按值分组，标记每组内的首次条目，再取反得到重复项
result = s.group_by(s).agg(pl.col("").is_first()).explode("")
print(result)

输出结果与上述一致：

shape: (4,)
Series: '' [bool]
[
        false
        false
        true
        false
]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ignoring_gravity