如何在数组python中均匀分配值

Question

假设我的df索引为16，我想平均分配数字A-L

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我想要的输出是：

1       A
2       A
3       B
4       B
5       C
6       C
7       D
8       D
9       E
10      F
11      G
12      H
13      I
14      J
15      K
16      L

有没有办法做到这一点

rname是第二列 ，df2是第一列， 我的方式是np.repeat（rname，np.ceil（len（df2）/ len（rname）））[：len（df2）]

Answer 1

您可以这样做：

df['new_col'] = np.sort((np.arange(16) % 12) +1)

Answer 2

df = pd.read_clipboard(header=None)
ar_int = [int(x) for x in np.arange(1, 13, (12/16))]
df[1] = ar_int


print(df)


    0   1
0   1   1
1   2   1
2   3   2
3   4   3
4   5   4
5   6   4
6   7   5
7   8   6
8   9   7
9   10  7
10  11  8
11  12  9
12  13  10
13  14  10
14  15  11
15  16  12

对于字符串注释，可以执行此操作。

alphabet='ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
ar_int = [alphabet[int(x)] for x in np.arange(0, 12, (12/16))]
df[1] = ar_int
print(df)

    0   1
0   1   A
1   2   A
2   3   B
3   4   C
4   5   D
5   6   D
6   7   E
7   8   F
8   9   G
9   10  G
10  11  H
11  12  I
12  13  J
13  14  J
14  15  K
15  16  L

Answer 3

这可能对您有帮助

import numpy as np
rname = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L']

n_times = int(np.ceil(len(data) / len(rname)))

lst = np.repeat(rname,n_times)

n_elems = (len(df) - len(rname))

output = list(lst[:n_elems*n_times]) + list(rname[n_elems:])
print(output)

输出

['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L']