pandas如何使用pd.cut（）
这是代码段：
test = pd.DataFrame({'days': [0,31,45]})
test['range'] = pd.cut(test.days, [0,30,60])
输出：
days range
0 0 NaN
1 31 (30, 60]
2 45 (30, 60]
我很惊讶0不在（0，30]中，我应该怎么做才能将0归类为（0，30]？
问题答案：
test[‘range’] = pd.cut(test.days, [0,30,60], include_lowest=True)
print (test)
days range
0 0 (-0.001, 30.0]
1 31 (30.0, 60.0]
2 45 (30.0, 60.0]
看区别：
test = pd.DataFrame({'days': [0,20,30,31,45,60]})
test['range1'] = pd.cut(test.days, [0,30,60], include_lowest=True)
#30 value is in [30, 60) group
test['range2'] = pd.cut(test.days, [0,30,60], right=False)
#30 value is in (0, 30] group
test['range3'] = pd.cut(test.days, [0,30,60])
print (test)
days range1 range2 range3
0 0 (-0.001, 30.0] [0, 30) NaN
1 20 (-0.001, 30.0] [0, 30) (0, 30]
2 30 (-0.001, 30.0] [30, 60) (0, 30]
3 31 (30.0, 60.0] [30, 60) (30, 60]
4 45 (30.0, 60.0] [30, 60) (30, 60]
5 60 (30.0, 60.0] NaN (30, 60]
或使用numpy.searchsorted，但dayshast的值必须排序：
arr = np.array([0,30,60])
test['range1'] = arr.searchsorted(test.days)
test['range2'] = arr.searchsorted(test.days, side='right') - 1
print (test)
days range1 range2
0 0 0 0
1 20 1 0
2 30 1 1
3 31 2 1
4 45 2 1
5 60 2 2
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问题内容： 我有 我想为每个运行一些，所以所需的输出如下所示： 这是我尝试的： 和 这是我得到的错误： 问题答案： 您可以调用并传递函数以将该列添加到df中： 关于错误，您无法调用Series groupby对象，其次，您将列名作为无意义的列表传递。 所以这有效：
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