Filter dataframe by unique data in a group

[spleshakov]

I want to exclude repetitive dataframe entries by column groups. For example, having this dataframe

╔════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║    │ zip               │ county            │ split             │ trio              ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0  │ 90096             │ LOS ANGELES       │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1  │ 90189             │ LOS ANGELES       │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2  │ 90264             │ LOS ANGELES       │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3  │ 90134             │ LOS ANGELES       │ No                │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4  │ 90265             │ LOS ANGELES       │ Yes               │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 5  │ 90623             │ LOS ANGELES       │ Yes               │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 6  │ 90630             │ LOS ANGELES       │ Yes               │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 7  │ 90631             │ LOS ANGELES       │ Yes               │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 8  │ 90265             │ VENTURA           │ Yes               │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 9  │ 90624             │ ORANGE            │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 10 │ 90622             │ ORANGE            │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 11 │ 90623             │ ORANGE            │ Yes               │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 12 │ 90630             │ ORANGE            │ Yes               │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 13 │ 90631             │ ORANGE            │ Yes               │ Y                 ║
╚════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

I need to create a group by columns ["county", "split", "trio"] (ignoring zipcode column)
And then exclude repetitive rows of the group, so the output is this dataframe

╔════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║    │ zip               │ county            │ split             │ trio              ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0  │ 90096             │ LOS ANGELES       │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1  │ 90134             │ LOS ANGELES       │ No                │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2  │ 90265             │ LOS ANGELES       │ Yes               │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3  │ 90623             │ LOS ANGELES       │ Yes               │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4  │ 90265             │ VENTURA           │ Yes               │ N                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 5  │ 90624             │ ORANGE            │ No                │ Y                 ║
╟────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 6  │ 90623             │ ORANGE            │ Yes               │ Y                 ║
╚════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

I went through the docs and the closest way to achieve this is through the groups. But I would need to specify all unique combinations, and thus need to know county names which doesn't work for me

Is there a way to achieve this?
Thanks in advance