今天，首席CTO Note将与您分享Python数据分组后每个组的多少相关内容。在他们的网站中，让我们立即开始吧！
本文目录清单：
1.组问题，32个数字分为8组，每个组的数量不能相同，请使用Python进行编程？2。字符串中的子弦数中的python统计字符串，可以基于指定长度的指定长度3. Python分组4. Python的Pandas数据布置和组统计信息5，Python，以查看每个列的不同元素包括＃！/usr/bin/env Python
＃编码：UTF-8
”“”
分组问题：以这个数字为例。
如何使用Python进行编程，分配8组以及每个组中的4个数字不相等。
小组的结果可能不是唯一的，没关系。
”“”
dataSource = {“ 1”：7，“ 2”：4，“ 3”：3，“ 4”：5，“ 5”：7，“ 6”：4，“ 7”：2}
组= map（lambda x：[]，范围（8））
def showgroups（）：
“”表演组
”“”
打印“ - ”*16
组成小组：
印刷组
def getrandompos（x）：
“”“”组中最短的X组
”“”
返回分类（[i，group）（i，group）在枚举（组）中
如果x不在组中]，
key = lambda（i，group）：len（group）
）[0] [0]
对于元素，分类中的CNT（datasource.iteritems（），
key = lambda x：x [1]，，
反向= true）：
而CNTS：
r = getrandpos（元素）
如果len（[r]组）4和元素不在组[r]中：
组[r] .appnd（element）
cnts- = 1
showgroups（）
您可以将S切成由两个字符组成的数组，然后计算
S ='120120'
导入
pat = re.compile（'dd'）
m = pat.findall（S）
m
['12'，'01'，'20']
M.Count（'12'）
1
序言数据包原理
核：
1.无论组键是数组，列表，字典，串联和函数，只要它与变量的轴长度一致，要等待组变量，您就可以将其传递到GroupBy进行分组。
2.默认轴= 0由行包装，可以指定一对列组。
数据的小组操作过程可以概括为：拆分竞争三个步骤：
1.根据键值或数据包变量站立数据。
2.对于我们功能的每组，此步骤非常灵活。可以是一个python，它具有一个函数，这可以是我们自己写的函数。
3.推进函数的结果计算。
1个数据包模式和对象
1.1分组的一般模式
三个要素：数据包，数据源，操作和返回结果
DF.Groupby（组基础）[数据源]。使用操作
1.2数据包的本质
1.3集群对象
使用NGroups属性，可以访问多少组：
通过“组属性”，您可以将映射的字典从组名称返回到语法列表：
当大小作为数据框的属性时，它返回表面长度的大小乘以宽度，但是组上每个组的元素数量：
通过get_group方法，您可以直接获得组的相应行。目前，您必须知道该组的特定名称：
1.4小组的三个主要操作
分组的三个主要操作：聚合，转换和过滤
2.塑料功能
2.1构建 - 集合功能
包括以下功能：最大/最小/平均/中位数/count/all/any/yy/idxmax/idxmin/mad/nunique/nunique/skew/sum/sum/sum/std/var/size/size/prod
2.2AGG方法
【a】使用多个功能
当使用多个聚合功能时，需要以列表的形式传递内部聚合函数的相应字符串。前面提到的所有字符串都是合法的。
[b]在特定列中使用特定的聚合物函数
对于方法和列的特殊对应关系，可以通过构造字典在AGG中实现。字典基于列的名称和聚合物字符串或字符串列表。
【c】使用自定义功能
您可以在AGG中使用特定的自定义功能。您需要注意传递函数作为上一个数据源中的列的参数，并逐列进行计算
[d]如果汇总结果重命名，则要重命名结果，则只需要将上述函数的位置重写为meta -group.polymerization.polymerization。
3更改和过滤器
3.1转换函数和变形法
转换函数的返回值是相同长度的序列。最常用的内置转换功能是累积函数：cum-Cound/cumsum/cumprod/cummax/cummin.operate。
3.2设置和过滤
该组中的过滤器正在过滤组，索引正在过滤行
促进组过滤作为行滤波器是指组的整个线结果返回true的结果，并且该组将在组中过滤。最终将其作为数据框架返回。
在GroupBy对象中，该滤波器方法由组选择，其中自定义函数的输入参数是数据帧本身。在上一个示例中定义的groupby对象中，可以在自定义函数中相应地使用所有表方法和属性，并且只需要确保自定义函数的返回是布尔值。
4个十字架小组
4.1进口申请
4.2申请使用
在设计方面，Apply的自定义功能传输参数与过滤器完全相同，但是后者只允许返回布尔值
[a]定量情况：结果是索引和agg结果的一致性
[b]系列：数据框，线索引和比赛是一致的，索引是系列的索引
[c]数据框：索引的最内向层位于原始AGG的原始AGG结果索引上，并在返回的DataFrame行索引中添加了索引的内层。在同一时间段
组织数据和小组统计数据
1.数据完成
1.插入和删除行和列
2.索引完成
3.重复价值处理
4.排序，排名
5.数据框连接
6.数据分割
pandas.cut（x，bins，right = true，labels = none，retre = false，precision = 3，include_lowest = false）
X：需要剪切的数据
垃圾箱：切割区域
正确：正确的 - 端点默认为true，包含
标签：相应的标签，使用标签代替垃圾箱，如果不是此序列，请返回NAN
Retbins：是否返回距离垃圾箱
精度：准确性
include_lowest：是否包含左端点，默认错误，不包括
7.多级索引
8.字符串处理
类似于Python
2.小组统计
方法一：
myList = set（Say）#say是您想要的列表
对于myList中的项目：＃列表中的元素未重复提取，分配给另一个列表
打印项目 + str（say.count（item））＃list.count（item）输出该项目出现在列表中的次数
方法两个：
counts = {} #dictionary
对于time_zones中的x：#time_zones作为列表
如果x计数：
计数[x] += 1
别的：
计数[x] = 1
打印计数
方法三：
（系列与DataFram相同）
导入numpy作为NP
导入大熊猫作为pd
从熊猫导入数据框架
来自熊猫进口系列
SS =系列（['Tokyo'，'Nagoya'，'nagoya'，'Osaka'，'Tokyo'，'Tokyo']））））））））））
ss.value_counts（）#value_counts直接用于计算串联相同数据的频率
扩展信息：
Python功能的其他高级用法
1.使用功能变量：
Python的函数也是一个值：所有函数都是函数对象，这意味着可以将函数本身分配给变量，就像整数，浮点，列表，列表和成本组一样，分配给变量。
2.将功能用作功能人参：
有时需要功能。可以确定此函数的大多数计算逻辑，但是不能暂时确定某些处理逻辑。至于动态更改此代码。
3.将函数用作返回值：
在程序中，定义了一个get_math_func（）函数，它将返回另一个函数。next，①，②,,, get_math_func（）函数的较厚的身体代码定义了三个局函数，最后get_math_func（）函数将用作这三个函数之一。值。
定义将返回函数的get_math_func（）函数后，可以在调用get_math_func（）函数时返回所需的函数。
结论：以上是有关Python数据组的主要CTO注释的全部内容。信息记住要注意此站点。