今天首席CTO笔记来给各位分享关于python数据分组后看每组多少个的相关内容，其中也会对python给数据按顺序分组进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、分组问题，32个数分8组，每组中数不能有相同的，请用python编程？2、Python 统计字符串中子字符串的个数，能够按照指定长度进行分组统计3、Python分组4、Python之pandas数据整理及分组统计5、python 查看dataframe每列有多少个不同元素分组问题，32个数分8组，每组中数不能有相同的，请用python编程？
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
"""
分组问题：以数字举例，假如我有7个1，4个2，3个3，5个4，7个5，4个6，2个7，
如何用python编程，分用8个组，每组中的4个数互不相等。
可能分组的结果不唯一，没关系。
"""
datasource = {"1": 7, "2": 4, "3": 3, "4": 5, "5": 7, "6": 4, "7": 2}
groups = map(lambda x: [], range(8))
def showgroups():
"""show groups
"""
print "-" * 16
for group in groups:
print group
def getrandompos(x):
"""在groups中找到不包含x的最短分组
"""
return sorted([(i, group) for (i, group) in enumerate(groups)
if x not in group],
key=lambda (i, group): len(group)
)[0][0]
for element, cnts in sorted(datasource.iteritems(),
key=lambda x: x[1],
reverse=True):
while cnts:
R = getrandompos(element)
if len(groups[R]) 4 and element not in groups[R]:
groups[R].append(element)
cnts -= 1
showgroups()
Python 统计字符串中子字符串的个数，能够按照指定长度进行分组统计
你可以先把s截断成两个字符组成的array，然后再count
s='120120'
import re
pat = re.compile('\d\d')
m = pat.findall(s)
m
['12', '01', '20']
m.count('12')
1
Python分组
前言分组原理
核心：
1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。
2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。
对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：
1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。
2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。
3.将函数计算后的结果聚合。
1 分组模式及其对象
1.1 分组的一般模式
三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果
df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
1.2 分组依据的本质
1.3Groupby 对象
通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:
通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:
当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:
1.4 分组的三大操作
分组的三大操作:聚合、变换和过滤
2.聚合函数
2.1内置聚合函数
包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
2.2agg 方法
【a】使用多个函数
当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。
【b】对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。
【c】使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算
【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数
3 变换和过滤
3.1 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。
3.2 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
Python之pandas数据整理及分组统计
对数据进行整理以及分组统计
一、数据整理
1、行、列的插入与删除
2、索引整理
3、重复值处理
4、排序，排名
5、数据框连接
6、数据分段
pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)
x:需要切分的数据
bins:切分区域
right : 是否包含右端点默认True，包含
labels:对应标签，用标记来代替返回的bins，若不在该序列中，则返回NaN
retbins:是否返回间距bins
precision:精度
include_lowest:是否包含左端点，默认False，不包含
7、多级索引
8、字符串处理
类似于Python
二、分组统计
python 查看dataframe每列有多少个不同元素
方法一：
mylist = set(say) #say为所要统计的列表
for item in mylist: #将列表中的元素无重复的抽取出来，赋值给另一个列表
print item + str( say.count(item)) #list.count(item) 输出item在list中出现的次数
方法二：
counts = { } #字典
for x in time_zones: #time_zones 为列表
if x in counts:
counts[x] += 1
else:
counts[x] = 1
print counts
方法三：
（Series与Datafram用法相同）
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
ss = Series(['Tokyo', 'Nagoya', 'Nagoya', 'Osaka', 'Tokyo', 'Tokyo'])
ss.value_counts() #value_counts 直接用来计算series里面相同数据出现的频率
扩展资料：
python函数的其他高级用法
1.使用函数变量：
Python 的函数也是一种值：所有函数都是 function 对象，这意味着可以把函数本身赋值给变量，就像把整数、浮点数、列表、元组赋值给变量一样。
2.使用函数作为函数形参：
有时候需要定义一个函数，该函数的大部分计算逻辑都能确定，但某些处理逻辑暂时无法确定，这意昧着某些程序代码需要动态改变，如果希望调用函数时能动态传入这些代码，那么就需要在函数中定义函数形参，这样即可在调用该函数时传入不同的函数作为参数，从而动态改变这段代码。
3.使用函数作为返回值：
程序中，定义了一个 get_math_func() 函数，该函数将返回另一个函数。接下来在 get_math_func() 函数体内的 ①、②、③ 号粗体字代码分别定义了三个局部函数，最后 get_math_func() 函数会根据所传入的参数，使用这三个局部函数之一作为返回值。
在定义了会返回函数的 get_math_func() 函数之后，接下来程序调用 get_math_func() 函数时即可返回所需的函数。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python数据分组后看每组多少个和python给数据按顺序分组的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。