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当我们处理数据的时候，有时候需要进行过滤和约分操作，Python的Counter类提供了这样的功能。下面，我将介绍Python Counter过滤和约分原始数据的完整攻略，并提供两个示例说明。

过滤操作

Counter类提供了一个名为most_common()的方法，返回计数器中最常见的元素和它们出现的次数。我们可以利用这个方法对原始数据进行过滤，只保留计数器中出现次数大于指定阈值的元素。

from collections import Counter
data = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 1]
counter = Counter(data)
threshold = 2
filtered_data = [k for k, v in counter.items() if v > threshold]
print(filtered_data)

上述代码中，我们首先定义一个列表data，里面包含重复的元素。利用Counter()方法将数据转换为计数器，然后指定一个阈值threshold=2，只保留出现次数大于2的元素。最终，我们得到的过滤后的数据是[1, 2, 3]。

约分操作

在一些数据分析场景中，常常需要对原始数据进行约分操作，这样可以减少数据的大小，加快分析速度。Counter类提供了名为update()方法，我们可以使用这个方法将原始数据约分成指定的区间。

from collections import Counter
data = [1.23, 5.64, 1.45, 2.78, 4.46, 4.77, 1.66, 2.12, 3.78]
counter = Counter(int(i) for i in data)
bins = [1, 2, 3, 4, 5]
result = {}
for k, v in counter.items():
    for i in range(len(bins)-1):
        if k >= bins[i] and k < bins[i+1]:
            result[bins[i]] = result.get(bins[i], 0) + v
print(result)

上述代码中，我们首先定义一个包含小数的列表data，利用Counter()方法将数据转换为计数器，然后指定bins=[1, 2, 3, 4, 5]，将原始数据约分成5个区间，即[1, 2), [2, 3), [3, 4), [4, 5)。最终，我们得到了一个字典result，它的键是区间的左端点，值则是该区间内出现次数的总和。对于本例来说，最终得到的结果是{1: 4, 2: 2, 3: 1, 4: 2}，说明原始数据分别分布在[1, 2)、[2, 3)、[3, 4)、[4, 5)四个区间内。