Python代码 用四分位数去划分excel 里面的不同数据集

在Python中，使用Pandas库处理Excel数据并根据四分位数(Qualitative Number)划分数据集是非常常见的操作。以下是一个简单的步骤：

首先，你需要安装pandas和openpyxl库（如果还没有安装的话），可以使用pip来安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以按照下面的代码示例读取Excel文件，并计算每个列的四分位数：

import pandas as pd

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl')

# 计算每列的四分位数，这里假设所有数值型列
quartiles = df.describe(include='all').loc[['min', 'Q1', 'median', 'Q3', 'max']]

# 四分位数通常用于将数据分为四个部分：第一四分位数(Q1)下方的数据为下四分位数，Q1到Q3之间的为中位数区间，Q3到第四四分位数(Q3)上方的是上四分位数区间的数据
# 你可以根据需要定义划分标准，比如将数据分为低、中、高三个范围
cut_points = quartiles['Q1'], quartiles['Q3']
labels = ['Low', 'Medium', 'High']

# 使用cut函数对数据进行切分
df['Data_Range'] = pd.cut(df.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist(), bins=cut_points, labels=labels)

# 现在df['Data_Range']列会包含每个数值列数据所属的范围

请注意，你需要替换`'your_file.xlsx'`为你实际的Excel文件路径。这个例子假设你是基于数值型数据进行四分位数划分，对于非数值型数据，你可能需要先转换或忽略。