使之能够高效的对百分制分类进行分类求和。 分类原则A:【80，100】，B：（80，60】，C:（60，0】 比如： 输入：随机数据的个数n 输出：按分类原则统计分行输出结果 输入：10 输出： A:5 B:2 C:3 样例程序： #include<iostream> using namespace std; void fun(int *d,int n) { int i,Num[3]={0}; for(i=0;i<n;i++) Num[ ]++; //填空 for(i=0;i<3;i++) cout<< ;//填空 } int main() { int i,n,d[60]; cin>>n; for(i=0;i<n;i++) cin>>d[i]; fun(d,n); //函数调用 return 0; }

请修改下面的代码：

#include<iostream>
using namespace std;

void fun(int *d, int n) {
    int i, Num[3] = {0};
    for (i = 0; i < n; i++) {
        if (d[i] >= 80 && d[i] <= 100) {
            Num[0]++;
        } else if (d[i] > 60 && d[i] < 80) {
            Num[1]++;
        } else {
            Num[2]++;
        }
    }
    cout << "A:" << Num[0] << " B:" << Num[1] << " C:" << Num[2] << endl;
}

int main() {
    int i, n, d[60];
    cin >> n;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        cin >> d[i];
    }
    fun(d, n);
    return 0;
}

主要思路是遍历输入的数组，根据输入的数字大小判断所属的分类，然后将对应分类的计数器加一。最后输出计数器的值即可。

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python对pandas某列的进行分类求和

要对pandas数据框中的某列进行分类求和，您可以使用`groupby()`函数和`sum()`函数的组合。以下是一个示例代码：

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希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

kettle 实现csv分类求和

Kettle（Pentaho Data Integration）是一个开源的数据集成工具，可以用来处理各种数据转换任务。使用Kettle实现CSV文件的分类求和可以通过以下步骤完成：

1. **创建转换任务**：
打开Kettle，创建一个新的转换任务（Transformation）。

2. **导入CSV文件**：
从“输入”类别中拖动“CSV文件输入”步骤到转换画布上。双击该步骤，配置CSV文件的路径和字段信息。

3. **添加分类字段**：
从“转换”类别中拖动“分类字段”步骤到画布上，连接“CSV文件输入”步骤到“分类字段”步骤。双击“分类字段”步骤，配置需要分类的字段。

4. **添加分组和求和**：
从“转换”类别中拖动“分组和求和”步骤到画布上，连接“分类字段”步骤到“分组和求和”步骤。双击“分组和求和”步骤，配置需要分组的字段和需要求和的字段。

5. **输出结果**：
从“输出”类别中拖动“文本文件输出”或“Excel输出”步骤到画布上，连接“分组和求和”步骤到输出步骤。双击输出步骤，配置输出文件的路径和字段信息。

6. **运行转换任务**：
保存转换任务并运行，查看输出结果。

以下是一个具体的例子：

假设有一个CSV文件`data.csv`，内容如下：

category,value
A,10
B,20
A,30
B,40
C,50

我们希望按`category`分类，并对`value`字段进行求和。

1. **导入CSV文件**：
配置“CSV文件输入”步骤，指定`data.csv`的路径，并设置字段`category`和`value`。

2. **添加分类字段**：
直接连接“CSV文件输入”步骤到“分组和求和”步骤。

3. **添加分组和求和**：
配置“分组和求和”步骤，选择`category`作为分组字段，`value`作为求和字段。

4. **输出结果**：
配置“文本文件输出”步骤，指定输出文件的路径，例如`result.csv`，并设置字段`category`和`sum_value`。

5. **运行转换任务**：
保存并运行转换任务，查看`result.csv`文件，内容如下：

category,sum_value
A,40
B,60
C,50