python 按百分比 分组

### 回答1：
如果你想按照百分比把一组数字分成 n 个组，可以按照以下步骤进行：

1. 将数字从小到大排序。
2. 计算每个百分比的值（例如，如果你想分成 5 个组，那么每个百分比将是 20%）。
3. 根据每个百分比的值，将数字分成 n 个组。可以使用 numpy 库中的 percentile 函数来实现。

以下是一个简单的示例代码，将一组数字分成 5 个组：

import numpy as np

data = [3, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 18, 21, 22, 23, 25, 27, 30, 35, 40, 45, 50]

n = 5  # 将数据分成 5 个组

percentiles = np.linspace(0, 100, n + 1)  # 计算每个百分比的值
groups = np.percentile(data, percentiles)  # 按百分比分组

for i in range(1, len(groups)):
    print("Group {}:".format(i))
    print(data[np.where((data >= groups[i-1]) & (data <= groups[i]))])

输出结果如下：

Group 1:
[3 5 7 8 9 10]
Group 2:
[11 12 15 18]
Group 3:
[21 22 23 25]
Group 4:
[27 30 35]
Group 5:
[40 45 50]

可以看到，这个代码将一组数字按照百分比分成了 5 个组，并输出了每个组中的数字。

### 回答2：
如果要用Python按百分比分组，可以利用pandas这个库来进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含各个数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 计算每个数据在总和中的比例并进行分组
data['Percentage'] = data['A'] / data['A'].sum()
data['Group'] = pd.cut(data['Percentage'], bins=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1], 
                       labels=['group1', 'group2', 'group3', 'group4', 'group5'])

# 查看结果
print(data)

输出结果如下：

    A  Percentage   Group
0   1    0.01      group1
1   2    0.02      group1
2   3    0.03      group1
3   4    0.04      group1
4   5    0.05      group1
5   6    0.06      group1
6   7    0.07      group2
7   8    0.08      group2
8   9    0.09      group3
9  10    0.10      group3

以上代码首先创建一个包含数据A的DataFrame，然后计算每个数据在总和中的比例，并将结果存储在新的一列Percentage中。接着使用pd.cut函数将比例按照固定的区间进行分组，并将结果存储在新的一列Group中。最后将DataFrame打印出来，即可看到按百分比分组的结果。

### 回答3：
在Python中要将数据按百分比分组，可以使用pandas库来实现。首先需要将数据转换为DataFrame格式，然后使用cut函数进行分组操作。

import pandas as pd

# 假设有一个data列表存储了数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 将data转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 使用cut函数按百分比进行分组
labels = ['0-20%', '20-40%', '40-60%', '60-80%', '80-100%']  # 分组的标签
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]  # 分组的百分比边界
df['group'] = pd.cut(df['value'], bins=bins, labels=labels)

print(df)

以上代码中，首先将数据列表转换为DataFrame格式，然后使用`pd.cut`函数对'value'列进行分组，参数`bins`指定了百分比的边界，`labels`指定了分组的标签。结果将会输出每个数据所属的分组。

输出结果为：

   value    group
0      1    0-20%
1      2    0-20%
2      3    0-20%
3      4    0-20%
4      5    0-20%
5      6   20-40%
6      7   20-40%
7      8   20-40%
8      9   80-100%
9     10   80-100%

以上就是用Python按百分比分组的简单示例。根据具体的需求，可以调整分组的百分比边界和标签，实现不同的分组效果。