Python 构建将数据帧划分为组的函数

我对创建一个函数感兴趣，该函数可以执行以下操作：

接受两个参数：数据帧和整数

在DF中添加一个名为“组”的列

根据其整数位置为每行指定一个整数。组数应为给定给函数的整数数

如果行数不能除以给定的整数，则应在组之间尽可能均匀地分割剩余行。这是我遇到问题的部分 以下是我为阐明我的意图而做的一个示例：

我想从这个DF中得到：

d = {'value': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13],}
df_init = pd.DataFrame(data=d)

通过此功能：

wanted function(df_init,5)

对于此finel DF：

s = {'value': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13],'group':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,5,5]}
df_finel = pd.DataFrame(data=d)

---

如果我能更清楚地回答这个问题，请告诉我怎么做，我会解决它。

使用

np.array\u split

In [5481]: [i for i, x in enumerate(np.array_split(np.arange(len(df)), 5), 1) for _ in x]
Out[5481]: [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5]

分配

In [5487]: df['group'] = [i for i, x in 
                          enumerate(np.array_split(np.arange(len(df)), 5), 1) for _ in x]

In [5488]: df
Out[5488]:
    value  group
0       1      1
1       2      1
2       3      1
3       4      2
4       5      2
5       6      2
6       7      3
7       8      3
8       9      3
9      10      4
10     11      4
11     12      5
12     13      5

---

细节

原始df

行为

In [5492]: np.array_split(np.arange(len(df)), 5)
Out[5492]:
[array([0, 1, 2]),
 array([3, 4, 5]),
 array([6, 7, 8]),
 array([ 9, 10]),
 array([11, 12])]

---

如果您在函数中编写相同的代码，那么这个解决方案会很好。

In [5492]: np.array_split(np.arange(len(df)), 5)
Out[5492]:
[array([0, 1, 2]),
 array([3, 4, 5]),
 array([6, 7, 8]),
 array([ 9, 10]),
 array([11, 12])]