工作，python函数

df不可以适用map

cut
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise') #0.23.4


功能：把一组数据分割成离散的区间

参数：x：被切分的类数组（array-like）数据，必须是1维的（不能用Dataframe）；

bins：bins是被切割后的区间（或者叫“桶”、“箱”、“面元”），有3中形式：一个int型的标量、标量序列（数组）或者pandas.IntervalIndex 。

一个int型的标量

 当bins为一个int型的标量时，代表将x平分成bins份。x的范围在每侧扩展0.1%，以包括x的最大值和最小值。

标量序列

 标量序列定义了被分割后每一个bin的区间边缘，此时x没有扩展。

pandas.IntervalIndex

定义要使用的精确区间。

right：bool型参数，默认为True，表示是否包含区间右部。比如如果bins=[1,2,3]，right=True，则区间为(1,2]，(2,3]；right=False，则区间为(1,2),(2,3)。

labels：给分割后的bins打标签，比如把年龄x分割成年龄段bins后，可以给年龄段打上诸如青年、中年的标签。labels的长度必须和划分后的区间长度相等，比如bins=[1,2,3]，划分后有2个区间(1,2]，(2,3]，则labels的长度必须为2。如果指定

labels=False，则返回x中的数据在第几个bin中（从0开始）。

retbins：bool型的参数，表示是否将分割后的bins返回，当bins为一个int型的标量时比较有用，这样可以得到划分后的区间，默认为False。

precision：保留区间小数点的位数，默认为3.

include_lowest：bool型的参数，表示区间的左边是开还是闭的，默认为false，也就是不包含区间左部（闭）。

duplicates：是否允许重复区间。有两种选择：raise：不允许，drop：允许。

返回值

out：一个pandas.Categorical, Series或者ndarray类型的值，代表分区后x中的每个值在哪个bin（区间）中，如果指定了labels，则返回对应的label。

bins：分隔后的区间，当指定retbins为True时返回。

1）将ages平分成5个区间
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) 
pd.cut(ages, 5)

2）将ages平分成5个区间并指定labels
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, 5, labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"])

3）给ages指定区间进行分割
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"])

4）返回分割后的bins
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"],retbins=True)

5）只返回x中的数据在哪个bin
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=False)

6）实战

#用cut函数对于年龄进行分段分组，用bins来对年龄进行分段，左开右闭
score_groups=pd.cut(test['score'],bins=[-999999,0,100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000,2000,99999])

b =test[['score','y_pred']]

b.rename(columns={'score':'n'},inplace=True)

a = pd.concat([b,score_groups],axis=1)

a.columns
c = a.groupby(a.score).count().reset_index()