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1、首先打开python的编辑器软件，编辑器的选择可以根据自己的喜好，之后准备好一个空白的python文件：
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2、接着在空白的python文件上编写python程序，这里假设当x＞1的时候，方程为根号下x加4，当x-1时，方程为5乘以x的平方加3。所以在程序的开始需要引入math库，方便计算平方和开方，之后在函数体重写好表达式就可以了，最后调用一下函数，将结果打印出来：
3、最后点击软件内的绿色箭头，运行程序，在下方可以看到最终计算的结果，以上就是python求分段函数的过程：
前言分组原理
核心：
1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。
2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。
对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：
1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。
2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。
3.将函数计算后的结果聚合。
1 分组模式及其对象
1.1 分组的一般模式
三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果
df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
1.2 分组依据的本质
1.3Groupby 对象
通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:
通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:
当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:
1.4 分组的三大操作
分组的三大操作:聚合、变换和过滤
2.聚合函数
2.1内置聚合函数
包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
2.2agg 方法
【a】使用多个函数
当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。
【b】对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。
【c】使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算
【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数
3 变换和过滤
3.1 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。
3.2 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
将 python 列表约n等分（大多数情况下是无法分的正好的，除非 n % ncut==0）
自己懒得写，google了半天，大多数不是有错就是从有错的地方抄来的，血压拉满。于是自己写了两种，时间复杂度均为O(n)
如果有更好的办法或者有错误可以分享并指正。
顺便吐槽一句python的数据结构实现真的是太令人头疼了。
每次测试之前，先把所有测试数据的顺序打乱。可以通过一个循环，然后每次随机调换两个数据的位置来实现。
