pandas创建新的dataframe包含所有离散化后的值

要创建一个包含所有离散化后值的新的dataframe，你需要先将原始数据进行离散化处理，然后使用pandas的concat函数将离散化后的数据与原始数据合并起来。

首先，假设你已经将原始数据存储在一个名为df的dataframe中，并且你已经将其中一个列进行了离散化处理，存储在一个名为discretized_col的Series中。那么你可以按照以下方式创建一个新的dataframe包含所有离散化后的值：

# 创建一个新的dataframe，包含所有离散化后的值
new_df = pd.concat([df, discretized_col], axis=1)

这将在原始数据的右侧添加一个新列，其中包含离散化后的值。如果你有多个需要离散化的列，你可以将它们全部离散化后再进行合并，例如：

# 将多个离散化后的列合并到一个新的dataframe中
discretized_col1 = pd.cut(df['col1'], bins=10)
discretized_col2 = pd.qcut(df['col2'], q=5)

new_df = pd.concat([df, discretized_col1, discretized_col2], axis=1)

这将创建一个新的dataframe，其中包含原始数据和两个离散化后的列。注意，这里使用了不同的离散化函数，一个是cut函数，一个是qcut函数，这是因为它们适用于不同类型的数据。你需要根据自己的实际情况选择合适的函数。