以下是一个示例代码，演示如何按照区间和条件对数据进行分组。

假设有一个包含学生成绩的数据集，我们希望根据成绩的范围将学生分为不同的组。我们将按照以下条件进行分组：

• 成绩在90分及以上的学生为优秀组
• 成绩在80-89分之间的学生为良好组
• 成绩在70-79分之间的学生为中等组
• 成绩在60-69分之间的学生为及格组
• 成绩在60分以下的学生为不及格组

# 创建学生成绩数据集
scores = [85, 92, 78, 88, 95, 66, 72, 79, 60, 54, 90, 82]

# 创建分组范围和条件
groups = [
    {'name': '优秀', 'min': 90, 'max': 100},
    {'name': '良好', 'min': 80, 'max': 89},
    {'name': '中等', 'min': 70, 'max': 79},
    {'name': '及格', 'min': 60, 'max': 69},
    {'name': '不及格', 'min': 0, 'max': 59}
]

# 创建分组字典，用于存储每个分组的学生
grouped_data = {group['name']: [] for group in groups}

# 根据条件将学生分组
for score in scores:
    for group in groups:
        if group['min'] <= score <= group['max']:
            grouped_data[group['name']].append(score)
            break

# 打印每个分组的学生
for group, students in grouped_data.items():
    print(group + ':', students)

运行以上代码，输出结果如下：

优秀: [92, 95, 90]
良好: [85, 88, 82]
中等: [78, 72, 79]
及格: [66, 60]
不及格: [54]

以上代码使用一个列表来存储学生的成绩，然后根据每个分组的范围和条件对学生进行迭代，并将符合条件的学生添加到对应的分组中。最后，打印每个分组的学生。