使用python中的pandas，我尝试对价格范围中的数据进行分组。

使用Python中的pandas库，可以对价格范围中的数据进行分组。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们有一个包含价格数据的DataFrame，其中包含一个名为"price"的列，我们可以使用pandas的cut函数将价格范围进行分组。cut函数可以根据指定的价格范围将数据分成不同的组，并为每个数据点分配一个对应的组标签。

下面是一个示例代码：

# 创建一个包含价格数据的DataFrame
data = {'price': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义价格范围
bins = [0, 30, 60, 100]

# 使用cut函数进行分组
df['price_group'] = pd.cut(df['price'], bins)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将会得到以下输出：

   price price_group
0     10     (0, 30]
1     20     (0, 30]
2     30    (30, 60]
3     40    (30, 60]
4     50    (30, 60]
5     60   (60, 100]
6     70   (60, 100]
7     80   (60, 100]
8     90   (60, 100]
9    100   (60, 100]

在上述示例中，我们将价格范围分为三个组：(0, 30]、(30, 60]、(60, 100]。每个数据点被分配到对应的价格组，并添加了一个名为"price_group"的新列。

这样，我们就成功使用pandas对价格范围中的数据进行了分组。

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