data['sale分层'] = pd.cut(data.sale, bins, labels=labels) aggResult = data.groupby(by=['sale分层'])['sale'].agg({'sale': np.size})

这段代码的作用是将一个 DataFrame 中的 `sale` 列根据一定的分层规则进行分组，并统计每组中 `sale` 列的数量。具体来说：

1. `pd.cut` 函数将 `data` DataFrame 的 `sale` 列根据 `bins` 参数分成几个区间，并为每个区间打上对应的标签，标签存储在 `sale分层` 列中。
2. `groupby` 函数根据 `sale分层` 列进行分组，返回一个 GroupBy 对象。
3. `agg` 函数对每个组的 `sale` 列进行聚合操作，这里使用了 `np.size` 函数，即统计每个组中 `sale` 列的数量。
4. 最终返回一个 Series，索引为 `sale分层` 标签，值为该标签对应的组中 `sale` 列的数量。