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; }补充完整

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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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。

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：

假设您的数据框为`df`，其中包含一个名为`category`的列，以及一个名为`value`的列。

df_sum = df.groupby('category')['value'].sum()

在这个例子中，我们使用`groupby()`函数按照`category`列进行分组。然后，我们选择要计算求和的列`value`。

接下来，我们使用`sum()`函数对每个组的值进行求和。

最后，将结果存储在名为`df_sum`的新数据框中，其中索引为`category`列的唯一值，列名为`value`，存储了每个组的求和结果。

根据您的需求，您可以选择对其他列进行分类求和，或者通过使用多个列作为分组依据来获得更细粒度的求和结果。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。