使用python pandas 库对，表由A B C D E列，对的A列分组，对其中每一组组都进行如下操作，1、B C D列分别cut分箱，生产分箱列，对于分箱后的结果进行组合，生成新列M，安装M分组，计算E列的平均值和小于5的占比

可以使用以下代码来完成这个任务：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对A列进行分组
groups = df.groupby('A')

# 定义分箱边界
bins = [-np.inf, 0, 10, 20, np.inf]

# 对每一组进行操作
result = []
for name, group in groups:
    # 分箱并生成新列
    group['B_cut'] = pd.cut(group['B'], bins)
    group['C_cut'] = pd.cut(group['C'], bins)
    group['D_cut'] = pd.cut(group['D'], bins)
    group['M'] = group['B_cut'].astype(str) + group['C_cut'].astype(str) + group['D_cut'].astype(str)
    
    # 对M列进行分组，并计算E列的平均值和小于5的占比
    group_mean = group.groupby('M')['E'].mean()
    group_count = group.groupby('M')['E'].apply(lambda x: (x < 5).sum() / len(x))
    
    # 将结果保存到列表中
    result.append({'A': name, 'group_mean': group_mean, 'group_count': group_count})

# 将结果转换为DataFrame格式
result_df = pd.DataFrame(result)

这段代码假设数据已经存储在名为"data.csv"的CSV文件中，并且列名为"A", "B", "C", "D", "E"。首先，读取数据并使用`groupby`函数对"A"列进行分组。然后，定义分箱边界，并使用`cut`函数将"B", "C", "D"列进行分箱，并生成新的分箱列"B_cut", "C_cut", "D_cut"，然后将它们组合在一起生成新的"M"列。接下来，对"M"列进行分组，并使用`mean`函数计算"E"列的平均值，使用`apply`函数计算"E"列小于5的占比。最后，将结果保存到一个列表中，并使用`DataFrame`函数将其转换为DataFrame格式。