当我们处理大型数据集时,有时会出现一列数据过长且需要平均分成几组的情况。平均分配数据可以简化分析、可视化和建模等后续任务。以下介绍几种在 Python 中将一列太长的数据平均分成几组的方法。

如何将一列太长的数据平均分成几组如何将一列太长的数据平均分成几组


如何将一列太长的数据平均分成几组


1. 使用 Groupby

Groupby 是 Pandas 中一个强大的函数,它可以根据指定的分组键对数据进行分组。我们可以使用 groupby 将数据分组,然后使用不同的方法对分组后的数据进行聚合,从而平均分配数据。例如:

```python import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

将数据分成 3 组 df_grouped = df.groupby(pd.qcut(df['data'], 3))

求每组数据的平均值 df_eraged = df_grouped.mean()

打印平均后的数据 print(df_eraged) ```

输出:

``` data [1.0, 3.0] 2.5 [4.0, 6.0] 5.0 [7.0, 9.0] 8.0 ```

2. 使用 NumPy

NumPy 提供了 split 和 array_split 函数,可以将数组平均分成几组。例如:

```python import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

将数据分成 3 组 cks = np.array_split(data, 3)

打印平均后的数据 for ck in cks: print(ck) ```

输出:

``` [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9 10] ```

3. 使用 Python 内置函数

Python 提供了内置函数 ```iter()``` 和 ```len()```,可以将数据平均分成几组。例如:

```python data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

将数据分成 3 组 group_size = len(data) // 3 groups = []

for i in range(0, len(data), group_size): groups.append(data[i:i+group_size])

打印平均后的数据 for group in groups: print(group) ```

输出:

``` [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9, 10] ```