📊 pandas中的`pd.cut()`功能详解🎉
发布时间：2025-03-30 00:30:58来源：
在数据分析中，`pd.cut()`是pandas库中一个非常实用的工具，主要用于将连续型数据离散化为分组区间。简单来说，它能帮助我们把一堆数字按照指定的范围划分成不同的类别。比如，你可以用它来将年龄分为“儿童”、“青少年”、“成年人”等组别。
使用`pd.cut()`时，我们需要定义分组的边界（bins），以及是否包含右边界（right=True/False）。此外，还可以自定义每个区间的标签，让结果更直观易懂。例如：
```python
import pandas as pd
ages = [20, 22, 45, 67, 89]
bins = [0, 30, 60, 100]
labels = ['Young', 'Adult', 'Senior']
age_groups = pd.cut(ages, bins=bins, labels=labels)
print(age_groups)
```
运行后会输出每个年龄段对应的分类，方便后续分析。`=)` 总之，`pd.cut()`是一个强大的工具，尤其适合处理需要对数值进行分类统计的场景。快试试吧！💪
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