pandas.qcut里面的duplicates参数是什么意思当它为drop的时候举个例子说明一下

`pandas.qcut`函数是用于将连续变量划分成离散化的区间。其中，`duplicates`参数表示是否允许出现重复的区间边界。当`duplicates`参数为`drop`时，将会删除重复的区间边界。

下面是一个例子，假设有一个Series对象`data`，它有10个数值，我们想把它分成4个区间。如果不允许出现重复的区间边界，那么可以这样调用`qcut`函数：

pd.qcut(data, 4, duplicates='drop')

这个函数调用将会把`data`分成4个区间，并且不允许出现重复的区间边界。如果计算结果中有重复的区间边界，那么其中一个边界将会被删除。比如，如果计算结果是：

[(0.999, 2.0], (0.999, 2.0], (2.0, 3.0], (3.0, 4.0], (4.0, 6.0], (6.0, 7.0], (7.0, 8.0], (8.0, 9.0], (9.0, 9.0]]
Categories (4, interval[float64]): [(0.999, 2.0] < (2.0, 3.0] < (3.0, 4.0] < (4.0, 6.0]]

可以看到，第一个区间和第二个区间的边界重复了。如果`duplicates`参数为`drop`，那么其中一个边界将会被删除。比如：

pd.qcut(data, 4, duplicates='drop')

计算结果为：

[(0.999, 2.0], (2.0, 3.0], (3.0, 4.0], (4.0, 6.0], (6.0, 7.0], (7.0, 8.0], (8.0, 9.0], (9.0, 9.0]]
Categories (4, interval[float64]): [(0.999, 2.0] < (2.0, 3.0] < (3.0, 4.0] < (4.0, 6.0]]

可以看到，第一个区间和第二个区间的重复边界被删除了，结果中只有3个不同的区间边界。