读取excel表中一列数据，并存储为数组，将数组中连续出现的相同字符串划分在一起，并初始化一个空数组X用来存储临时划分位置，最后一个不相同元素不用存储划分位置,数组merge中记录了可以划分的位置 初始化giniMin为无穷大,输入参数k，判断临时划分位置数组X包含的数据个数，当X中数据个数等于k-1时，对划分位置的基尼指数进行计算， if (Gini(data, X)<ginMin) then giniMin = Gini(str, X); result = X; 若不满足X中数据个数等于k-1个时,for(i=0, j=merge[0]; i<merge.size(); i++) do X.push_back(j); partition(str, k, &X, &merge, &giniMin);X.pop_back();

以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

def partition(str, k, X, merge, giniMin):
    # 读取excel表中一列数据，并存储为数组
    data = pd.read_excel(str, header=None).values.flatten()
    # 初始化空数组X，用来存储临时划分位置
    if not X:
        X.append(0)
    # 将数组中连续出现的相同字符串划分在一起，并初始化一个空数组X用来存储临时划分位置
    for i in range(1, len(data)):
        if data[i] != data[i-1]:
            X.append(i)
    # 最后一个不相同元素不用存储划分位置
    if X[-1] != len(data)-1:
        X.append(len(data)-1)
    # 数组merge中记录了可以划分的位置
    if not merge:
        for i in range(1, len(X)):
            if X[i]-X[i-1] > 1:
                merge.append(X[i-1])
                merge.append(X[i])
    # 判断临时划分位置数组X包含的数据个数
    if len(X) - 1 == k-1:
        # 当X中数据个数等于k-1时，对划分位置的基尼指数进行计算
        if Gini(data, X) < giniMin:
            giniMin = Gini(data, X)
            result = X.copy()
    else:
        # 若不满足X中数据个数等于k-1个时，进行递归划分
        for i in range(0, len(merge), 2):
            j = merge[i+1]
            X.append(j)
            partition(str, k, X, merge, giniMin)
            X.pop()

    return result

def Gini(data, X):
    # 计算基尼指数
    gini = 0
    for i in range(1, len(X)):
        count = np.unique(data[X[i-1]:X[i]], return_counts=True)[1]
        prob = count / len(data[X[i-1]:X[i]])
        gini += (1 - np.sum(prob**2)) * len(data[X[i-1]:X[i]])
    return gini / len(data)

# 测试代码
str = "data.xlsx"
k = 3
X = []
merge = []
giniMin = float('inf')
result = partition(str, k, X, merge, giniMin)
print(result)

其中，`Gini()`函数用于计算基尼指数，`partition()`函数用于递归划分数据，`str`为数据所在的Excel文件路径，`k`为需要划分的份数。在主函数中，初始化`X`、`merge`、`giniMin`，调用`partition()`函数进行递归划分，最后输出结果。