基于成绩从28人中随机生成4组各7人的分组方案需求

问题背景 #

现有28名人员按成绩分为A-G共7个等级，每个等级各4人，数据可通过以下代码生成：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Player": ['Sean','Greg','Mike','George','Smith','Brent','Dave','Sandy','Bob','Rob','Anthony','Tony','Todd','Vic','Lima','Bina','Mark','Jerry','Rao','Chris','Nick','Flint','Styne','Dale','Stoli','Popov','Glen','Maxwell'], 
    "Grade": ['A','B','C','D','E','F','G','A','B','C','D','E','F','G','A','B','C','D','E','F','G','A','B','C','D','E','F','G']
})

需求是将这28人分为4个团队，每个团队7人且必须包含A-G所有等级，每次运行代码需生成随机不同的分组结果。此前尝试的代码仅能生成1组，需手动删减数据重复执行，且随机性不足：

df.groupby('Grade').apply(lambda x: x.iloc[np.random.choice(range(0, len(x)))])

解决代码 #

以下代码可满足需求，每次运行生成随机分组：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成原始数据
df = pd.DataFrame({
    "Player": ['Sean','Greg','Mike','George','Smith','Brent','Dave','Sandy','Bob','Rob','Anthony','Tony','Todd','Vic','Lima','Bina','Mark','Jerry','Rao','Chris','Nick','Flint','Styne','Dale','Stoli','Popov','Glen','Maxwell'], 
    "Grade": ['A','B','C','D','E','F','G','A','B','C','D','E','F','G','A','B','C','D','E','F','G','A','B','C','D','E','F','G']
})

# 核心分组逻辑
# 1. 按等级分组后，对每个等级的人员随机打乱顺序
shuffled_df = df.groupby('Grade').apply(lambda x: x.sample(frac=1)).reset_index(drop=True)
# 2. 给每个等级的4名人员分配4个团队编号（0-3）
shuffled_df['Team'] = shuffled_df.groupby('Grade').cumcount()
# 3. 按团队编号分组，得到最终结果
teams = shuffled_df.groupby('Team')

# 输出每个团队的人员信息
for team_num, team_data in teams:
    print(f"=== 团队 {team_num+1} ===")
    print(team_data[['Player', 'Grade']])
    print("\n")

逻辑说明 #

• 随机打乱：通过sample(frac=1)对每个等级内的人员随机重排，保证每次分组的随机性
• 分配团队号：cumcount()为每个等级内的人员生成0-3的序号，刚好对应4个团队，确保每个等级的4人分别进入不同团队
• 分组结果：按团队号聚合后，每个团队自然包含A-G所有等级，且人数为7人（7个等级各1人）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pythonbug