Найти в Dataframe одинаковые значения с учетом повторений в течение суток

pd['povtor'] = np.where(~pd['адрес канала'].isnull(), # проверка есть ли запись вообще
    np.where(pd.duplicated(subset='адрес канала', keep='first'), 1, 0), 0)

pd1['дата'] = pd1['Время регистрации'].dt.date
pd1['povtor'] = np.where(~pd1['адрес канала'].isnull(),
    np.where(pd1.duplicated(subset=('адрес канала', 'дата'), keep='first'), 1, 0), 0)

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as DT
from itertools import count, islice
 
###########################
# создание фрейма
n = 50 # 50 записей в базе
date_gen = (f'{DT.datetime.today() - DT.timedelta(seconds=39050*i):%Y.%m.%d %H:%M:%S}' for i in count())
dates = list(islice(date_gen, n))[::-1]
tmp = pd.to_datetime(dates)
d_day = (tmp.max() - tmp.min()).days + 1
adr = list('ABCDE') # адреса
dct = {'Время регистрации': tmp,
 'адрес канала': np.random.choice(adr, n)}
df = pd.DataFrame(dct)
###################################
 
diap = 3 # диапазоны по 3 дня, можно любое количество
n_diap = np.repeat(np.arange(1, np.ceil(d_day/diap)+1), diap).astype(int)[:d_day]
n_date = pd.date_range(start=tmp.min().date(), periods=d_day)
df1 = pd.DataFrame({'data': n_date, 'cnt': n_diap})
 
df['data'] = df['Время регистрации'].map(lambda x: x.date()).astype('datetime64')
 
df = pd.merge(df, df1, on="data")
df.sort_values(by=['cnt', 'адрес канала', 'Время регистрации'] , inplace=True)
 
df['povtor'] = np.where((df.cnt.values == df.cnt.shift(1).values)
      & (df['адрес канала'].values == df['адрес канала'].shift(1)), 1, 0)
df.drop(['cnt', 'data'], axis=1, inplace=True)
df.sort_index(inplace=True)
print(df)