Pandas数据转换cut

Pandas库中的`cut`函数主要用于将连续或分段的数据划分到预定义的类别区间，通常用于离散化处理和数据可视化。这个函数可以对数值型数据进行分箱（binning），将数据按照指定的边界值划分为不同的组别，每个组别有一个标签。

使用`cut`的基本语法如下：

pd.cut(data, bins, labels=None, right=True, ...)

参数说明：
- `data`: 需要进行切分的序列。
- `bins`: 划分的边界值列表，最后一个值通常是包含在内的。例如，`np.arange(0, 10, 2)`会创建从0到9的等间距的5个箱。
- `labels`: 可选，分配给每个区间的标签名称。
- `right`: 是否包括右端点，默认为True，表示包括；False则表示不包括右端点。
- 还有其他可选参数，如`precision`控制小数位数，`include_lowest`设置是否包含最低的边界值等。

`cut`返回的是一个`Categorical`类型的数据，你可以直接对它进行统计分析，或者与其他DataFrame进行合并操作。