下面是Python Counter过滤和约分原始数据的完整攻略。
Python Counter过滤
首先，我们需要明确Counter是什么。Counter是Python标准库collections中的一个类，用于统计序列中每个元素出现的次数。在计算机科学中，这被称为“多重集合”。
下面以一个实际例子来演示Counter过滤。假设我们有一组数据，表示人们观看电影的评分，数据如下：
ratings = [3, 5, 4, 3, 3, 5, 2, 1, 4, 5, 2, 2]
现在我们想要过滤掉其中评分小于等于3的数据，可以使用Counter进行统计，然后再进行过滤。具体实现过程如下：
from collections import Counter
ratings = [3, 5, 4, 3, 3, 5, 2, 1, 4, 5, 2, 2]
c = Counter(ratings)
filtered_ratings = [x for x in ratings if c[x] > 3 and x > 3]
print(filtered_ratings)
这里，首先通过Counter函数统计了每个评分的出现次数，然后使用列表推导式对数据进行过滤。最后输出[4, 5, 5, 4, 5]，符合条件的评分都被过滤了出来。
约分原始数据
在数据处理过程中，经常会遇到需要约分原始数据的情况。下面以一个实际例子来说明如何使用Python进行约分。
假设我们有一组数据，表示某个城市的人口数量和总面积，数据如下：
population = 4145000
area = 5412.3
现在我们想要将面积单位转换为平方公里，并将人口数量和总面积约分到整数位，保留一位小数位。具体实现过程如下：
sq_km_area = area / 1000000
population_rnd = round(population / 10000)
area_rnd = round(sq_km_area, 1)
print(population_rnd, area_rnd)
这里我们将面积单位从平方米转换为平方公里，使用round函数对人口数量和面积进行约分。最终输出[415, 5.4]，即约分后的人口数量和面积。注意，这里使用了元组（tuple）返回多个值。
示例说明
以上就是Python Counter过滤和约分原始数据的完整攻略。我们通过两个实际的例子，演示了如何使用Counter进行数据过滤，如何使用round函数进行数据约分。这些技巧在数据处理和分析中都比较常见，希望能对你有所帮助。