Python list 按区间分组统计各组个数

最新推荐文章于 2024-08-03 18:43:55 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-03 18:43:55 发布 · 5.7k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011675334/article/details/103129000
文章标签：

#python

本文介绍了一种使用Python的groupby函数对列表中元素按特定间隔进行分组计数的方法。通过示例展示了如何将一个数值列表按5的间隔进行分组，并统计各分组内的元素数量。

一、需求

假设有个 list:

example_list = [95.0, 95.0, 97.0, 97.0, 97.0, 98.0, 99.0, 99.0, 101.0, 101.0, 101.0, 101.0, 101.0, 102.0, 102.0, 103.0, 103.0, 103.0, 104.0, 104.0, 104.0, 104.0, 104.0, 104.0, 104.0, 104.0, 105.0, 105.0, 105.0, 105.0, 106.0, 107.0, 107.0, 107.0, 107.0, 108.0, 108.0, 108.0, 108.0, 109.0, 109.0, 109.0, 110.0, 111.0, 111.0, 111.0, 112.0, 112.0, 115.0, 117.0]

以 5 为间隔，求各个分组中的元素个数。
 

二、解决方法

使用 groupby() 函数

for k, g in groupby(sorted(example_list), key=lambda x: x//5):
    print('{}-{}: {}'.format(k*5, (k+1)*5-1, len(list(g))))

三、结果展示 

95.0-99.0: 8
100.0-104.0: 18
105.0-109.0: 16
110.0-114.0: 6
115.0-119.0: 2

 四、补充

有篇文章详细讲解了 groupby() 函数：

https://blog.youkuaiyun.com/qq_24753293/article/details/78338263

 

Java Stream对List集合做分组统计
wl_Honest的博客
08-05 1万+
写代码时如果不想通过SQL查询做分组统计，通过Stream流也是可以做到的，现用简单demo记录一下。 先创建一个学生类 import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; @Data @AllArgsConstructor public class Student { private Integer id; private String name; private String sex; private
Python中的groupby分组功能的实例代码
09-20
主要介绍了Python中的groupby分组功能的实例代码，非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友参考下吧
python list分组求数量并排序
weixin_41934979的博客
08-03 479
【代码】python list分组求数量并排序。
list去重、分组并统计数量
2301_77862266的博客
08-09 1320
collect(Collectors.groupingBy(e -> "年龄-"+e, Collectors.counting()));// 打印分组和数量。
Python列表数据按区间分组统计各组个数
得塔云的博客
12-01 9012
需求描述 今天遇到一个问题，就是有一个列表数据，划分一个固定区间，统计每个区间数量。 解决方案 使用 groupby() 函数 from itertools import groupby score_list = [6.3, 1.2, 6.2, 5.6, 9.5, 1.6] step = 1 for k, g in groupby(sorted(score_list), key=lambda x: x//step): print('{}-{}: {}'.format(k*step, (k
List分组统计
weixin_43899446的博客
12-27 757
List<Student> studentVoList=XXX; //按照年级 统计人数年级人数 Map<Long,Long> studenCount=studentVoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(InnerSchoolStudentVo::getSchoolGradeId,Collectors.counting()));
List多属性分组，求最值并统计数量
程序和我有一个能跑就行了
11-10 5809
查询出一个List，根据这个list中的多个属性进行分组，统计出某一属性值最小的（价格），将其另一属性（数量）累加
Python | 分类计数
算法与编程之美
02-25 1601
本文首发于微信公众号："...
怎么实现List中的对象分组统计？
hbhmzs的博客
05-02 5195
       现有List&lt;DeviceVO&gt; list，DeviceVO有属性area(地名)，up_status_1(状态，在线为“101”或“201”)；根据area地名分组统计up_status_1在线数，离线数，并统计总数组？返回的结果为List&lt;G4DeviceStateVO&gt; rList，G4DeviceStateVO有属性totalNum， onlineNu...
java list统计_List分组统计方法的简单学习|List数据分类
weixin_39655085的博客
02-16 3246
网上说到的java List分组统计的方法太过于复杂，List分组也叫List数据分类，顾名思义就是将List里面的数据进行分组之后，显示每组有多个条数据，本案例就是使用List分组统计该List集合中男生，女生，人妖各有多少人，代码如下：publicstaticvoidmain(String[]args){Listlist=newArrayList();list.add("男生...
JAVA8 stream中三个参数的reduce方法对List进行分组统计操作
09-07
主要介绍了JAVA8 stream中三个参数的reduce方法对List进行分组统计操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python怎么分组统计_python 数据统计，分组的一些小技巧
weixin_34395361的博客
12-24 2069
(点击上方公众号，可快速关注)html来源：KillerManA前端连接：http://www.jianshu.com/p/e792eea5056cjava最近在用python作数据统计，这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧，但愿能帮助在作这方面时的一些童鞋。有些技巧是很日常的用法，平时咱们没有注意，可是在特定场景，这些小方法仍是能带来很大的帮助。python1.在字典中将键映射到多个值...
java list 分组数量_java8 集合 多字段 分组 统计个数代码
weixin_33894125的博客
02-13 9908
1.user实体package com.demo.dto;public class User {private Integer id;private String userName;private String password;private Integer age;private long c;public User() {super();// TODO Auto-generated cons...
list集合分组
qq_39190679的博客
08-25 1311
list集合中数据量太多可进行分组批量插入数据库，防止数据库内存一次占用太多导致崩溃， 或者往mq发消息，控制一次性发的数量 List<Abc> list = new ArrayList(); list.add(...); Integer maxNumber = 5 Integer count = (list.size + maxNumber -1)/maxNumber List<list<Abc>> mgList = new ArrayList<>();
使用python计算等比数列求和的方法
HAMYHF的博客
01-27 5994
#为了打印出算式，并计算出结果，将m,mm这些放入到列表中 #定义列表中的m初始值为0,用Ele来代表m,mm.... Ele = 0 #定义总和为0 Sum = 0 #定义一个空列表 List = [] #输入两个值 n = int(input("input a digit：")) m = int(input("input a digit：")) #用循环的方式计算每个Ele(m,mm,mmm.
python一列数据进行区间分类_Python数据帧：在一列上使用Groupby计算置信区间或预测区间...
weixin_39895881的博客
12-03 546
我有一张如下表：Type Actual PredictedA 4 3A 10 18A 13 11B 3 10B 4 2B 8 33C 20 17C 40 33C 87 80C ...
利用python进行数据分析——groupby分组
weixin_42418170的博客
10-26 5254
groupby分组运算的三个阶段：split--apply--combine（拆分-应用-合并） 本篇主要讲split阶段，groupby分组，即我们可以通过哪些方式对DataFrame进行分组 分组键概览： DataFrame中的列 自定义数组 字典或者Series 通过函数进行分组 根据索引级别分组 一、通过DataFrame中的列进行分组 Note：1. df['列名'].groupby(df['列名']) ---前者表示待划分的数据，后者表示划...
List分组求和
qq_44075194的博客
07-21 6490
list根据某个字段分组，并且统计另一个字段的总和。可以实现跟MySql的groupby一样的效果。
怎么分析四个分组之间是否存在差异
最新发布
06-05
<think>我们正在处理一个关于四个分组差异分析的问题。根据用户提供的引用，特别是引用[1]和引用[2]，我们可以知道方差分析（ANOVA）是用于比较三个或更多组之间均值差异的常见方法。如果方差分析显示存在显著差异，那么我们需要进行多重比较来确定具体哪些组之间差异显著。用户的问题：如何分析四个分组之间的差异，可能需要统计方法或数据分析技术？具体来说，用户想知道如何使用统计分析方法或工具判断四个分组之间是否存在显著差异。根据统计知识，对于四个独立分组，我们可以使用单因素方差分析（One-WayANOVA）来检验这四个组的均值是否相等。如果拒绝原假设（即至少有两个组的均值不相等），则需要进行事后多重比较（如TukeyHSD、Bonferroni等方法）来具体确定哪些组之间存在显著差异。步骤：1.提出假设：-原假设$H_0$：所有组的均值都相等（即$\mu_1=\mu_2=\mu_3=\mu_4$）。-备择假设$H_1$：至少存在两个组的均值不相等。2.进行单因素方差分析：-计算组间方差与组内方差的比值（F统计量），并计算对应的p值。3.如果方差分析的结果显著（p值小于显著性水平，如0.05），则拒绝原假设，表明至少有两个组之间存在显著差异。然后进行多重比较。4.多重比较：因为进行了多次两两比较，所以需要校正第一类错误。常用的方法有：-TukeyHSD：适用于所有组的两两比较，控制整体第一类错误率。-Bonferroni校正：将显著性水平除以比较次数，比较保守。-Scheffe法：适用于组数较多的情况，比较保守。-LSD法（最小显著差异法）：未校正多重比较，通常只在ANOVA显著后使用，但可能会增加第一类错误。用户提到四个分组，因此我们使用单因素方差分析（一个自变量，四个水平）。工具方面：-如果使用SPSS，可以按照引用[2]的步骤：分析->比较均值->单因素ANOVA，然后在两两比较中选择合适的方法。-如果使用Python，可以使用`scipy.stats`进行方差分析，然后使用`statsmodels`中的多重比较方法。下面我们用Python代码来演示如何进行分析：1.准备数据：假设我们有四个组的数据，分别为group1,group2,group3,group4。2.使用`scipy.stats.f_oneway`进行单因素方差分析。3.如果结果显著，则使用`statsmodels.stats.multicomp`中的`pairwise_tukeyhsd`进行多重比较。注意：数据应该是独立的、满足正态性和方差齐性假设。如果数据不满足正态性，可以考虑使用Kruskal-Wallis检验（非参数方法）代替方差分析，然后进行Dunn检验（非参数的多重比较）。这里假设数据满足单因素方差分析的条件。示例代码：```pythonimportnumpyasnpimportscipy.statsasstatsfromstatsmodels.stats.multicompimportpairwise_tukeyhsd#假设我们有四个组的数据group1=np.array([值1,值2,...])group2=np.array([值1,值2,...])group3=np.array([值1,值2,...])group4=np.array([值1,值2,...])#单因素方差分析f_value,p_value=stats.f_oneway(group1,group2,group3,group4)print("F-value:",f_value)print("P-value:",p_value)#如果p_value<0.05，则进行多重比较#合并所有数据并创建一个标签数组data=np.concatenate([group1,group2,group3,group4])labels=np.array(['group1']*len(group1)+['group2']*len(group2)+['group3']*len(group3)+['group4']*len(group4))#使用TukeyHSD方法tukey=pairwise_tukeyhsd(data,labels,alpha=0.05)print(tukey.summary())#或者绘制结果tukey.plot_simultaneous()```如果数据不满足正态性或方差齐性，我们可能需要使用非参数方法：```python#Kruskal-WallisH检验（非参数方法，用于多个独立样本）h_stat,p_value_kw=stats.kruskal(group1,group2,group3,group4)print("Kruskal-Wallisp-value:",p_value_kw)#如果显著，进行Dunn检验（需要安装scikit-posthocs库）#pipinstallscikit-posthocsimportscikit_posthocsassp#将数据组合成一个列表data_list=[group1,group2,group3,group4]#Dunn检验dunn_result=sp.posthoc_dunn(data_list,p_adjust='bonferroni')print(dunn_result)```总结步骤：1.首先进行方差分析（或Kruskal-Wallis检验，当数据不满足方差分析假设时）。2.如果存在显著差异，进行多重比较（如TukeyHSD或Dunn检验）来确定哪些组之间有显著差异。用户需要根据自己数据的特点选择合适的检验方法。相关问题：1.如何检查数据是否满足方差分析的条件（正态性和方差齐性）？2.如果数据不满足方差分析条件，应该使用什么方法？3.在进行多重比较时，如何选择合适的方法（如Tukey、Bonferroni等）？</think> ### 分析四个分组差异的统计方法 #### 步骤1：初步检验方法选择 对于四个分组之间的差异分析，首先需要使用**单因素方差分析（One-Way ANOVA）** [^2]。这是比较**三个或更多独立组均值差异**的标准方法，其原假设为：所有组的均值相等（$\mu_1 = \mu_2 = \mu_3 = \mu_4$）。 数学表达： $$F = \frac{组间变异}{组内变异} = \frac{MS_b}{MS_w}$$ 其中 $F$ 值越大，各组差异越显著 #### 步骤2：方差分析后的多重比较 当ANOVA结果显示显著差异（$p < 0.05$）时，必须进行**事后检验**（Post-hoc tests）[^1]来确定具体组别差异： | 方法 | 适用场景 | 特点 | |---------------|----------------------------------------|--------------------------| | Tukey HSD | 所有两两比较 | 控制整体错误率 | | Bonferroni | 比较次数少时（保守） | 简单但严格 | | Scheffe | 组间样本量不等时 | 最保守 | | Dunnett | 多个实验组与一个对照组的比较 | 特定比较场景 | #### Python实现示例 使用`scipy`和`statsmodels`库进行分析： ```python import scipy.stats as stats from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd # 模拟四组数据（每组30个样本） group1 = [实验数据...] group2 = [实验数据...] group3 = [实验数据...] group4 = [实验数据...] # 单因素方差分析 f_val, p_val = stats.f_oneway(group1, group2, group3, group4) print(f"ANOVA结果: F={f_val:.3f}, p={p_val:.4f}") # 若p<0.05则进行Tukey多重比较 if p_val < 0.05: all_data = group1 + group2 + group3 + group4 group_labels = ['G1']*30 + ['G2']*30 + ['G3']*30 + ['G4']*30 tukey = pairwise_tukeyhsd(all_data, group_labels, alpha=0.05) print(tukey.summary()) # 显示两两比较结果 ``` #### 非参数替代方案（当数据不满足正态假设） 使用Kruskal-Wallis检验和Dunn事后检验： ```python # Kruskal-Wallis H检验 h_val, p_val = stats.kruskal(group1, group2, group3, group4) # Dunn检验（需安装scikit-posthocs） import scikit_posthocs as sp data = [group1, group2, group3, group4] dunn_result = sp.posthoc_dunn(data, p_adjust='bonferroni') ``` #### 结果解读要点 1. **方差分析结果**： - $p \geq 0.05$ → 无显著差异，停止分析 - $p < 0.05$ → 存在显著差异，需继续分析 2. **多重比较结果**： - 关注各组比较的$p$值和95%置信区间 - 示例输出： ``` G1-G2 : p=0.023, diff=-3.2 [-5.9, -0.5] G1-G3 : p=0.210, diff=1.8 [-0.9, 4.5] ``` 3. **效应量报告**： - 需计算$\eta^2$（eta平方）： $$\eta^2 = \frac{SS_b}{SS_{total}}$$ 其中0.01≈小效应，0.06≈中效应，0.14≈大效应 #### 分析前验证条件 1. **独立性**：不同组别样本独立[^4] 2. **正态性**：QQ图或Shapiro-Wilk检验（$p>0.05$） 3. **方差齐性**：Levene检验（$p>0.05$） ```python stats.levene(group1, group2, group3, group4) ``` 若不满足方差齐性： - 使用Welch‘s ANOVA替代传统ANOVA - 或直接采用非参数方法
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值