1、数据分箱
数据分箱技术在Pandas官方给出的定义：Bin values into discrete intervals，是指将值划分到离散区间。好比不同大小的苹果归类到几个事先布置的箱子中；不同年龄的人划分到几个年龄段中。
这种技术在数据处理时会很有用。
2、例子
我们先来看例子
import numpy as np import pandas as pd ages = np.array([5,10,36,12,77,89,100,30,1]) #年龄数据 1 2 3
现把数据划分成 3 个区间，并打上老、中、青的标签。Pandas提供了易用的API，很容易就可以实现。
pd.cut(ages, 3, labels=['青','中','老']) 1
结果如下，一行代码便实现。
[青, 青, 中, 青, 老, 老, 老, 青, 青] 1
cut在操作时，统计了一维数组的最小、值，得到一个区间长度，因为需要划分3个区间，所以会得到三个均匀的区间，如下。
pd.cut(ages, 3 ) >>>区间如下： Categories (3, interval[float64]): [(0.901, 34.0] < (34.0, 67.0] < (67.0, 100.0]] 1 2 3 4
给定数据的最小值为1，区间默认是左开右闭，所以为了囊括1，需要将最靠左的区间向左延长0.1%（总区间长度），默认精度为小数点后3位。
3、函数原型
通过以上例子初步认识cut后，再分析cut原型就比较容易。
参数含义如下：
x：被切分的类数组数据，注意必须是1维；
bins：简单理解为分箱规则，就是桶。支持int 标量、序列；
right：表示是否包含区间的右边界，默认包含；
labels：分割后的bins打标签；
retbins：表示是否将分割后的bins返回，默认不返回。如为True，则：
array([ 0.901, 34. , 67. , 100. ])) 1 2 3 4 5 include_lowest :区间的左边是开还是闭，默认为开； duplicates;是否允许重复区间。raise：不允许，drop：允许。
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