写python代码：我有一列数(目录下的1.xlsx，只有一列)，我想要用一个固定的区间值去把这一列数归类到不同的区间中。目前我想要算一下，这个区间值设置多少比较合理（区间不会很大，导致最终大多数的数据都落在一个区间内；不会很小，涉及数据敏感所以用区间来表示具体的值），例如：我现在想计算，0.2、0.5、1、2、5这几个区间值下，每个区间内有多少数。 举例：比如区间定到0.2，那我想看到0-0.2、0.2-0.4、0.4-0.6......这些区间能有多少数据 5：0-5、5-10、10-15

好的，以下是我为您编写的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('1.xlsx', usecols=[0])

# 设置区间值列表
interval_list = [0.2, 0.5, 1, 2, 5]

# 定义函数，用于将数据分组到不同的区间中
def group_data(data, interval):
    result = []
    for i in data:
        for j in range(len(interval)):
            if i <= interval[j]:
                result.append(j+1)
                break
    return result

# 计算每个区间的个数
for interval in interval_list:
    data_grouped = group_data(data['num'], [interval])
    count = []
    for i in range(len(interval)):
        if i == 0:
            count.append(data_grouped.count(i+1))
        else:
            count.append(data_grouped.count(i+1) - data_grouped.count(i))
    count.append(data_grouped.count(len(interval)+1))
    print('区间值为{}时，每个区间的个数分别为：{}'.format(interval, count))

代码的大致思路和之前相同，只是计算每个区间的个数时，将整个区间分成了若干个子区间，并分别计算每个子区间内的数据个数。

例如，如果您使用区间值为0.2时，代码会将整个区间分成0-0.2、0.2-0.4、0.4-0.6、...、4.8-5、5及以上这几个子区间，并计算每个子区间内的数据个数。

请您将代码中的文件路径改成您的Excel文件路径，并根据需要调整区间值列表的长度和数据类型即可使用。