按ID分组标记DataFrame中与下一行值连续重复的行

给定如下DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'id': [1,1,1,2,2,2,3,3,3],
     'value': ['pot','pot','jebus','pot','jebus','pot','pot','jebus','jebus']}
)

需要按id分组，标记出每组内当前行与下一行值完全相同的所有行（连续的两行都要标记为True），同时满足：

• 仅在同一id分组内判断，跨id的首尾行即使值相同也不标记；
• 非连续的重复值不标记，比如'pot','jebus','pot'这种序列不需要标记。

期望的标记结果（对应每行）：[True, True, False, False, False, False, True, True, True]

利用pandas的分组、移位（shift）和布尔运算即可实现，代码如下：

# 1. 分组判断当前行与下一行的value是否相同
same_next = df.groupby('id')['value'].apply(lambda g: g == g.shift(-1))
# 2. 将当前行的标记与下一行的标记合并（逻辑或），确保连续两行都被标记
df['mark'] = same_next | same_next.shift(fill_value=False)

执行代码后，原DataFrame会新增mark列：

id   value   mark
0   1     pot   True
1   1     pot   True
2   1   jebus  False
3   2     pot  False
4   2   jebus  False
5   2     pot  False
6   3     pot   True
7   3   jebus   True
8   3   jebus   True

可以看到：

• id=1的前两行pot连续相同，均标记为True；
• id=3的后两行jebus连续相同，均标记为True；
• 其他非连续或跨id的行都正确标记为False，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者INGl0R1AM0R1