PYTHON dataframe 一组数据处理后，B列中某行的数据与之后多行等差0.01则只保留第一个，并计数

在Python的pandas DataFrame中，如果你有一组数据并想处理B列，如果发现某一特定行（假设是第i行）之后连续多行（比如n行）的值都是与该行相差仅0.01的等差序列，你可以采取以下步骤：

1. **检查和标记重复行**:
使用`pandas`的`shift()`函数创建一个新的列，比较当前行与前一行的差是否为0.01。如果满足条件，可以用布尔数组标记这些行。

df['is_consecutive'] = df['B'].eq(df['B'].shift()) & df['B'].eq(df['B'].iloc[i] + 0.01)

2. **删除重复行**:
通过布尔索引来选择不重复的第一行以及后续连续的重复行，然后删除这些行。这里可以使用`drop_duplicates`函数，配合`keep='first'`来保留第一次出现的值。

# 假设i=0，即开始于第一行
df.drop_duplicates(subset=['B'], keep='first', inplace=True, ignore_index=True)

3. **计数重复行**:
如果需要计算被删除的连续等差序列的数量，可以在删除之前先统计`is_consecutive`列的连续True值的数量。

consecutive_counts = df['is_consecutive'].astype(int).cumsum() - 1
duplicates_count = consecutive_counts[consecutive_counts > 0].shape[0]