用python实现对数据按数据大小分段，分段占比，统计每个分段的数值的个数，把每段个数以图表呈现，统计每段对应的具体数据以excel表的形式保存下来

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现这个功能。首先，读取数据并将其分段：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按数据大小分段
bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
labels = ['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70-80', '80-90', '90-100']
data['segment'] = pd.cut(data['value'], bins=bins, labels=labels)

# 统计每个分段的数值的个数
counts = data['segment'].value_counts()

# 绘制图表
plt.bar(counts.index, counts.values)
plt.show()

# 统计每段对应的具体数据并保存到excel表中
result = data.groupby('segment')['value'].apply(list)
result.to_excel('result.xlsx')

这段代码将数据按照大小分成了10个段，统计了每个分段的数值个数，并将结果以图表的形式呈现出来。同时，还将每段对应的具体数据保存到了excel表中。

相关问题

用python实现对数据按数据大小分段，分段占比，统计每个分段的数值的个数，把每段个数以图表呈现，并把每段对应的具体数据以excel表的形式保存下来

好的，这个问题可以回答。以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = pd.DataFrame({'value': np.random.randint(0, 100, 1000)})

# 按数据大小分段
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
data['bin'] = pd.cut(data['value'], bins)

# 统计每个分段的数值的个数
counts = data.groupby('bin').count()

# 计算每个分段的占比
counts['percentage'] = counts['value'] / counts['value'].sum()

# 以图表呈现每段个数
counts['value'].plot(kind='bar')

# 保存每段对应的具体数据以excel表的形式
data.to_excel('data.xlsx', index=False)

这段代码将数据按照大小分成了5个段，统计了每个分段的数值个数，并以图表的形式呈现出来。同时，还将每个数据点对应的分段信息保存到了Excel表格中。

如何用python对数组内的每个数据根据数值大小做分类

你可以使用Python中的循环和条件语句来对数组内的每个数据进行分类。以下是一个简单的示例代码，假设你想将数组中的数值分为大于等于10和小于10的两类：

def classify_numbers(arr):
    category1 = []  # 存放大于等于10的数值
    category2 = []  # 存放小于10的数值

    for num in arr:
        if num >= 10:
            category1.append(num)
        else:
            category2.append(num)

    return category1, category2

# 示例用法
numbers = [5, 12, 8, 15, 3, 20]
result1, result2 = classify_numbers(numbers)
print("大于等于10的数值:", result1)
print("小于10的数值:", result2)

运行以上代码会得到以下输出：

大于等于10的数值: [12, 15, 20]
小于10的数值: [5, 8, 3]

这样，你就能根据数值大小将数组内的数据分类。你可以根据自己的需求修改分类的条件和结果。