pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)

import numpy as np
import pandas as pd
# 使用pandas的cut函数划分年龄组
ages = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,32]
bins = [18,25,35,60,100]
cats = pd.cut(ages,bins)
print(cats) # 分类时，当数据不在区间中将变为nan
# 统计落在各个区间的值数量
print(pd.value_counts(cats))
# 使用codes为年龄数据进行标号
print(cats.codes)
# 设置自己想要的面元名称
group_names = ['Youth','YoungAdult','MiddleAged','Senior']
print(pd.cut(ages, bins, labels=group_names))
# 设置区间数学符号为左闭右开
print(pd.cut(ages, bins, right=False))
# 向cut传入面元的数量，则会根据数据的最小值和最大值计算等长面元
print(pd.cut(ages, 4, precision=2)) # precision=2表示设置的精度

pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3) 

import numpy as np
import pandas as pd

# qcut可以根据样本分位数对数据进行面元划分
# data = np.random.randn(20) # 正态分布
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
cats = pd.qcut(data, 4) # 按四分位数进行切割
print(cats)
print(pd.value_counts(cats))
print("-------------------------------------------------")
# 通过指定分位数（0到1之间的数值，包含端点）进行面元划分
cats_2 = pd.qcut(data, [0, 0.5, 0.8, 0.9, 1])
print(cats_2)
print(pd.value_counts(cats_2))