从数据框中删除行后如何保持列中的递增值

Question

我与一个测试系统一起工作，该系统输出一个大型CSV值矩阵，然后使用Python中的Pandas模块对其进行处理。系统在测试给定零件时使用的参数由预定顺序控制。一个简化的示例如下所示：

Raw data frame

但是，在输出数据中并不需要所有这些步骤。实际上，包含“时钟频率”值为“ 3.0MHz”的行仅被用作缓冲点，以允许气候室达到预期温度。我不希望在结果中包含以这些参数收集的数据。

我发现我可以很容易地通过使用以下代码从数据框中删除这些行。请注意，在此示例中，我正在使用名为“ csvDF”的熊猫数据框。

tempBuffers = csvDF[csvDF['Clock Frequency']==3e6].index
csvDF.drop(tempBuffers, inplace=True)

这将产生以下输出：

Data frame with buffer steps removed

与此相关的问题是，现在我的“序列步骤”列是错误的。我希望数据表看起来好像这些缓冲步骤从不存在。所有非缓冲步骤的顺序步骤应该是顺序的。所需的输出如下所示：

Data frame with buffer steps removed and corrected sequence step column

要实现此目的，我需要实例化什么代码？

Answer 1

您可以尝试以下操作：

n = 3 # number of rows in step
csvDF.reset_index(inplace=True, drop=True)
csvDF['Sequence step'] = pd.Series(range(len(csvDF)))
csvDF['Sequence step'] = csvDF['Sequence step'].apply(lambda x: int(x / n))