python消除AB列重复值，不能按出现频率的问题

各位，想要消除A列在B列出现过的重复值。
代码不能实现以下场景：A列出现金额12.78元5次，B列出现3次。
问题：下面的代码会全部消除A中的12.78元
需求：只想要消除A中该值3次，保留剩余2次。
ps：不能删除行，只转空值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'D:\Learning\1.xlsx')

# 获取A列和B列
col_a = df['原币借方金额']
col_b = df['原币贷方金额']

# 判断A列中的值是否在B列中出现
is_in_b = col_a.isin(col_d)

# 将A列中与B列相等的值替换为NaN
df.loc[is_in_b, '原币借方金额'] = np.nan

# 将处理后的数据重新写入Excel文件
df.to_excel(r'D:\Learning\1.xlsx', index=False)

print('ok')

“Devil组”引证GPT后的撰写：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'D:\Learning\1.xlsx')

# 获取A列和B列
col_a = df['原币借方金额']
col_b = df['原币贷方金额']

# 获取A列中出现重复值的数量
duplicates_count = col_a.duplicated().sum()

# 判断A列中的值是否在B列中出现
is_in_b = col_a.isin(col_b)

# 用一个计数器记录当前已经替换了多少个重复值
count = 0

# 遍历A列中的每个值，如果它在B列中出现过，且替换的数量还没达到重复值的数量，
# 则将其替换为NaN，并将计数器加1
for i in range(len(col_a)):
    if is_in_b[i] and count < duplicates_count:
        df.at[i, '原币借方金额'] = np.nan
        count += 1

# 将处理后的数据重新写入Excel文件
df.to_excel(r'D:\Learning\1.xlsx', index=False)

print('ok')