下面是使用Python语言示例代码来按照每个州的前三个城市和其他城市分组的方式进行分组：

# 定义每个州的城市和收入数据
data = {
    "州A": [
        {"城市": "城市A1", "收入": 100},
        {"城市": "城市A2", "收入": 200},
        {"城市": "城市A3", "收入": 300},
        {"城市": "城市A4", "收入": 400},
        {"城市": "城市A5", "收入": 500}
    ],
    "州B": [
        {"城市": "城市B1", "收入": 150},
        {"城市": "城市B2", "收入": 250},
        {"城市": "城市B3", "收入": 350},
        {"城市": "城市B4", "收入": 450},
        {"城市": "城市B5", "收入": 550}
    ],
    # 其他州的数据...
}

# 按照收入对每个州的城市进行排序
for state in data:
    data[state].sort(key=lambda x: x["收入"], reverse=True)

# 获取每个州的前三个城市和其他城市
grouped_data = {}
for state in data:
    top_three = data[state][:3]
    other_cities = data[state][3:]
    grouped_data[state] = {"前三个城市": top_three, "其他城市": other_cities}

# 打印分组结果
for state in grouped_data:
    print(f"{state}:")
    print("前三个城市:")
    for city in grouped_data[state]["前三个城市"]:
        print(f"{city['城市']} - 收入: {city['收入']}")
    print("其他城市:")
    for city in grouped_data[state]["其他城市"]:
        print(f"{city['城市']} - 收入: {city['收入']}")
    print()

以上代码会根据每个州的城市收入数据，按照收入对每个州的城市进行排序，然后将每个州的前三个城市和其他城市分别存储到一个新的字典中。最后，会打印出每个州的前三个城市和其他城市的分组结果。