python将数据按年龄分段

你可以使用Python的pandas库来将数据按年龄分段，具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 创建一个包含年龄数据的DataFrame

data = pd.DataFrame({'age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65]})

3. 使用pandas的cut函数将年龄数据分段

data['age_group'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 30, 40, 50, 100], labels=['<30', '30-40', '40-50', '50+'])

这里我们将年龄分为四个段，分别是小于30岁的人群、30岁到40岁的人群、40岁到50岁的人群和50岁及以上的人群。cut函数的参数bins表示划分的边界值，labels表示每个段的标签。

4. 打印结果

print(data)

输出结果如下：

   age age_group
0   20       <30
1   25       <30
2   30     30-40
3   35     30-40
4   40     30-40
5   45     40-50
6   50     40-50
7   55       50+
8   60       50+
9   65       50+

可以看到，年龄数据已经被成功地分段并添加到了DataFrame中。