cut，它提供了一种以自定义间隔进行分割和分组数据的方便方法。在本文中，我们将详细探讨整个cut，讨论其语法，资源并提供实践示例以证明其有用性。
介绍
母亲©All cut是PANDAS库的一部分，用于以特定的时间间隔进行众多数据。这是您想从包含数据创建类别的时候，使矮人更易于理解，并允许在这些类别上应用汇总操作。
基本语法
母亲的基本语法©All cut如下：
pandas.cut(x, bins, labels=None, right=True, include_lowest=False, ...)
-
x：s -
bins：用于分割的间隔的限制。 -
labels：由此产生类别的可选标签。 -
right：指示间隔是否应正确关闭（包括正确的限制）还是。 -
include_lowest：如果为true，则在第一个间隔中包括下限。
整个cut使用的示例
现在，让我们探索一些示例，以了解母亲©所有cut在实用中的工作。
示例1：笔记的分割
假设我们有一组学生的成绩，我们希望将它们分割为“ A”，“ B”，“ C”，等。让我们使用母亲©所有cut来完成此任务：
import pandas as pd
notas = [78, 92, 65, 88, 95, 70, 82, 60, 78, 85]
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
categorias = ['F', 'D', 'C', 'B', 'A']
notas_segmentadas = pd.cut(notas, bins, labels=categorias)
print(notas_segmentadas)
在此示例中，注释根据bins中提供的间隔分组为类别，并标记为相应的类别。
示例2：eTãria乐队的年龄
让我们考虑一个场景，在该场景中，我们有一个非洲年龄的列表，我们想在道德群体中对它们进行分类：
idades = [25, 32, 50, 18, 65, 40, 28, 72, 55, 30]
faixas_etarias = [0, 18, 30, 50, 100]
categorias_idades = ['<18', '18-30', '31-50', '51+']
idades_categorizadas = pd.cut(idades, faixas_etarias, labels=categorias_idades, right=False)
print(idades_categorizadas)
在此示例中，我们正在根据提供的间隔为不同的道德组创建类别。定义right=False时，我们保证不包括间隔的正确限制，从而导致相互排斥的类别。
包括£o
pandas母亲©All cut是一种极其以个性化间隔分段和分类数据编号的工具。这有助于矮人和信息的聚集，从而更清楚地了解数据。通过使用TODA KOUD0，数据分析师可以将包含数据的类别转换为重要类别，从而简化了决策过程和洞察发现。
在本文中，我们探讨了所有cut的语法，并在不同场景中使用了其使用的实际示例。有了这些示例的了解，您准备将整个cut应用于您自己的数据数据，利用这种强大的熊猫功能。