将G列的数据排序后按照0-5,5-10,10-15 …… 85-90 来划分，然后计数，0-5有几个

将G列的数据排序后按照0-5,5-10,10-15 …… 85-90 来划分

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

以下回答来自chatgpt:
您好！您的问题是如何对Excel表格中的G列数据进行按范围分类统计，从0到5、5到10、10到15……85到90进行划分并计数。以下是我提供的一些解决方案：
1. 使用Excel公式首先，在H列、I列、J列……Y列分别填写0、5、10、15……85、90，作为范围的上限值。然后，在Z列中使用以下公式：
```
=IF(G1<=H1,"0-5",IF(G1<=I1,"5-10",IF(G1<=J1,"10-15",IF(G1<=K1,"15-20",IF(G1<=L1,"20-25",IF(G1<=M1,"25-30",IF(G1<=N1,"30-35",IF(G1<=O1,"35-40",IF(G1<=P1,"40-45",IF(G1<=Q1,"45-50",IF(G1<=R1,"50-55",IF(G1<=S1,"55-60",IF(G1<=T1,"60-65",IF(G1<=U1,"65-70",IF(G1<=V1,"70-75",IF(G1<=W1,"75-80","80-90")))))))))))))))
```
这个公式的意思是，如果G列中的值小于等于H列中的值，则分类为0-5；如果大于H列的值但小于等于I列的值，则分类为5-10；以此类推直到G列的值小于等于Y列中的值，则分类为80-90。最后在每个分类下方使用COUNTIF函数进行计数。
1. 使用Python 如果您的数据量很大，使用Excel公式可能会比较麻烦。您可以使用Python来解决这个问题。以下是代码示例：
```
import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['G'])

# 设置范围和分类名称
bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 90]
labels = ['0-5', '5-10', '10-15', '15-20', '20-25', '25-30', '30-35', '35-40', '40-45', '45-50', '50-55', '55-60', '60-65', '65-70', '70-75', '75-80', '80-90']

# 使用cut函数进行分类统计
data['category'] = pd.cut(data['G'], bins=bins, labels=labels)

# 使用value_counts函数进行计数
counts = data['category'].value_counts()
print(counts)
```
这个代码使用pandas库来读取Excel文件中的数据，并使用cut函数对数据进行分类。然后使用value_counts函数对分类结果进行计数。
以上是我提供的两种解决方案，希望能够帮助您解决问题。如果有任何疑问，请随时询问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^