在Python中,可以使用pandas库来按等级在数据框中的行之间均匀地划分“供应”。下面是一个示例代码,演示了如何实现此功能:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'供应': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置划分的等级数量
levels = 3
# 计算每个等级应该有的行数
num_rows = len(df)
rows_per_level = num_rows // levels
# 计算每个等级的起始行和结束行索引
start_index = 0
end_index = rows_per_level
# 在数据框中添加一个新列,表示每行的等级
df['等级'] = pd.Series()
for level in range(levels):
# 将当前等级的行设置为对应的等级值
df.loc[start_index:end_index, '等级'] = level + 1
# 更新下一个等级的起始行和结束行索引
start_index = end_index + 1
end_index += rows_per_level
# 输出结果
print(df)
此代码将数据框中的行按照等级均匀划分为三个等级,并在数据框中添加了一个名为"等级"的新列。每个等级中的行数尽可能均匀分布,如果无法整除,则较高等级的行数可能会略多于较低等级的行数。
该功能在许多数据分析和机器学习任务中很有用,例如根据数据的等级进行分组分析或者构建等级预测模型等。
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