从使用python/pandas分隔的数据中查找周期性

Question

我正在为获取一些数据跟踪从图形计算器的特定症状到我可能能够找到某个问题的所有数据所需的所有步骤而苦苦挣扎，从而找到一些周期性，从而推断出潜在的因果关系。不幸的是，其中一种症状是脑雾...

我设法将计算器的数据从“假定的CSV文件”中获取，尽管看起来不像一个。它的格式是这样的，从进行转换的软件中：

0.25
0.5
1
2
2.5
2
1.5
1.5
...
...
...

我希望像

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("L5.csv")
print(df.shape)

print(pd.infer_freq(df))

能做到的那样简单而简单，但是我什

(356, 1)
None

至无法分辨出形状是否意味着我有一个1D列表与之合作。如果有的话，print（pd.infer_freq（df））会给我我需要的东西吗？

任何帮助都非常感谢。

编辑完整数据如下所示：

0.25
0.5
1
2
2.5
2
1.5
1.5
2
2
2.5
2
2
2.5
2.5
2
2.5
2
2
2.5
2.5
2.5
2.5
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1.75
3.25
2
2
2
2
2.5
2
3
2.5
2
2
1.5
1.5
2.25
3
2.5
2.75
2.5
1.5
2
2.5
2.25
1.75
3
2.25
2.5
2.75
2
2.25
2.25
3
2.25
2.25
1.25
1.5
1.25
2
2
2.5
2.5
2.25
1.25
1.5
2
2
2.25
3
2.75
2.25
2
2
1.75
1.75
1.75
2.5
2.5
2.5
2
2.75
2.75
2
2.5
3
2.5
2.75
2.75
3
2.5
3
2.75
2.75
2.5
2.5
2.25
2.25
2.5
2.75
2.5
2.5
2.5
2.5
3
2.5
2.25
2
3
2.75
3.25
2.5
2.75
3
3.25
2.5
2.5
2.75
2.75
2.75
2.5
3.25
3.5
2.75
4
3.75
2.5
3
2.25
2.25
1.75
1.5
1.5
1.75
1.5
3.5
2.5
3
2.75
2.75
2
1.5
1.25
2.25
2.5
2.75
3.5
3.25
2.25
2.75
2.75
3
2.75
2.5
3.25
2
1
1.5
2.5
3
2.75
3
3
3.25
2.75
2.75
3
2.75
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3
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2.5
2
1.75
2
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1.5
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2.75
3.5
3
2.75
3
3.25
3
3.25
3.25
3
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2.75
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2.5
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2
2.25
3
3.25
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2
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1.5
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3
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2
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1.75
1.75
2
2.25
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3.5
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3
2.5
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2.75
3.25
2.5
2
2.75
3
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3
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3.25
2
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3
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2.75
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3.5
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2.75
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2.5
2
3
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3.5
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1.75
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1.5
1.75
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3
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2.25
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2
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