读取excel表中一列数据，并存储为数组，将数组中连续出现的相同字符串划分在一起，并初始化一个空数组X用来存储临时划分位置，最后一个不相同元素不用存储划分位置,数组merge中记录了可以划分的位置 初始化giniMin为无穷大,输入参数k，判断临时划分位置数组X包含的数据个数，当X中数据个数等于k-1时，对划分位置的基尼指数进行计算， if (Gini(data, X)<ginMin) then giniMin = Gini(data, X); result = X; 若不满足X中数据个数等于k-1个时,for(i=0, j=merge[0]; i<merge.size(); i++) do X.push_back(j); partition(str, k, &X, &merge, &giniMin);X.pop_back();

代码实现如下：

import pandas as pd

def partition(str, k, X, merge, giniMin):
    data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[str])
    arr = data.values.ravel()
    temp = [arr[0]]
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] == arr[i-1]:
            temp.append(arr[i])
        else:
            X.append(len(temp))
            temp = [arr[i]]
    if len(X) == k-1:
        if Gini(data, X) < giniMin:
            giniMin = Gini(data, X)
            result = X.copy()
    else:
        for i in range(len(merge)):
            j = merge[i]
            X.append(j)
            partition(str, k, X, merge[i+1:], giniMin)
            X.pop()

def Gini(data, X):
    # 计算基尼指数
    pass

其中，`usecols=[str]`表示读取Excel表格中的第`str`列，`arr.ravel()`将多维数组变成一维数组，`temp`用于存储相同的字符串，`X`为临时划分位置数组，`merge`为可以划分的位置数组，`Gini`函数用于计算基尼指数，这里未实现，需要根据具体情况进行编写。