dataframe 一列数据自定义多个范围利润0-1,1-5,5-20统计总数 并生成一个dataframe

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含了一个名为 `profit` 的列，其值为利润。我们可以按照如下步骤完成要求：

1. 定义利润的范围，并使用 `pd.cut()` 方法将 `profit` 列的值分到不同的范围中。

bins = [0, 1, 5, 20]
labels = ['0-1', '1-5', '5-20']
df['profit_range'] = pd.cut(df['profit'], bins=bins, labels=labels)

2. 使用 `groupby()` 方法将 `profit_range` 分组，然后使用 `size()` 方法统计每个分组中的数量。

grouped = df.groupby('profit_range').size().reset_index(name='count')

3. 将结果转换为新的 DataFrame，并将 `profit_range` 和 `count` 两列重命名为 `range` 和 `total_count`。

result_df = pd.DataFrame(grouped)
result_df = result_df.rename(columns={'profit_range': 'range', 'count': 'total_count'})

最终的结果将保存在 `result_df` 变量中。