数据分箱的常用案例便是：根据成绩分为不及格、及格、良、优秀

示例

无标签

import pandas as pdvalue_list = [10, 20, 30.4, 59, 61, 79, 80, 90, 99, 100]# 没有标签，只有区间的划分
cut_bin = pd.cut(value_list, [0, 60, 80, 100])
print(pd.DataFrame(cut_bin, value_list))

结果如下：

10.0     (0, 60]
20.0     (0, 60]
30.4     (0, 60]
59.0     (0, 60]
61.0    (60, 80]
79.0    (60, 80]
80.0    (60, 80]
90.0   (80, 100]
99.0   (80, 100]
100.0  (80, 100]

有标签

# 有标签
cut_bin = pd.cut(value_list, [0, 60, 80, 100], labels=['不及格', '及格', '优'])
print(pd.DataFrame(cut_bin, value_list))

结果如下：

10.0   不及格
20.0   不及格
30.4   不及格
59.0   不及格
61.0    及格
79.0    及格
80.0    及格
90.0     优
99.0     优
100.0    优

注意：如果需要表示正无穷/负无穷，可以使用：float('inf')/-float('inf')，比如：[-float('inf'), 0, 60, 80, 100, float('inf')]

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