在pandas中同时输出bins和labels列

在pandas中，可以使用cut()函数来同时输出bins和labels列。

cut()函数是pandas中用于将连续数据划分为离散区间的函数。它的语法如下：

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

参数说明：

• x：要划分的连续数据，可以是一维数组、Series或DataFrame的列。
• bins：划分的区间边界值，可以是整数、序列或间隔数。
• right：区间是否包含右边界，默认为True，表示包含。
• labels：划分后的区间标签，可以是一维数组或False。
• retbins：是否返回区间边界值，默认为False。
• precision：区间边界值的精度，默认为3。
• include_lowest：是否包含最低值，默认为False。
• duplicates：如何处理重复的区间边界值，默认为'raise'，表示抛出异常。
• ordered：区间是否有序，默认为True。

下面是一个示例代码，演示如何在pandas中同时输出bins和labels列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用cut()函数进行划分
bins = [0, 3, 6, 10]
labels = ['low', 'medium', 'high']
data['category'] = pd.cut(data['value'], bins=bins, labels=labels)

# 输出结果
print(data)

输出结果如下：

   value category
0      1      low
1      2      low
2      3      low
3      4   medium
4      5   medium
5      6   medium
6      7     high
7      8     high
8      9     high
9     10     high

在这个例子中，我们将value列的数据划分为三个区间：[0, 3)、[3, 6)和[6, 10]，并分别用'low'、'medium'和'high'表示。最后将划分后的结果存储在category列中。

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