11. 请对数据1 2 3 5 7 8 10 14 15 18 20进行分箱操作，要求如下： 1）分成3个箱子，2）每个箱子右边为闭区间，3）不需要包含最小值，4）保留2位有效数字，5）并对三个箱子进行大小排序。

为了满足这些条件，我们可以使用`pd.cut`函数，结合指定的bins参数来完成分箱操作。首先，我们需要确定三个等宽的区间，由于不要求包含最小值，我们从第二个数据开始计算。然后，我们将结果转换为DataFrame并按照区间长度进行排序。这里是具体的Python代码示例：

import pandas as pd

# 原始数据
data = [1, 2, 3, 5, 7, 8, 10, 14, 15, 18, 20]

# 设置分箱区间（不包括第一个数）
bins = [2, 7, float('inf')]  # 分成三个箱子，边界分别为2, 7, 和无穷大

# 进行分箱操作，保留两位小数
p_bins = pd.cut(data, bins=bins, right=True, labels=False).round(2)

# 对区间长度排序
p_bins_sorted = p_bins.groupby(pd.cut(p_bins.index, bins=[0, len(p_bins)//2, len(p_bins)]))['right'].min().sort_values()

p_bins_sorted

运行这段代码后，你会得到按区间大小排序后的分箱结果。