pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
参数：
- x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形式
- bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。
- right,布尔值。是否是左开右闭区间
- labels,用作结果箱的标签。必须与结果箱相同长度。如果FALSE，只返回整数指标面元。
- retbins,布尔值。是否返回面元
- precision，整数。返回面元的小数点几位
- include_lowest，布尔值。第一个区间的左端点是否包含
>>>pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]), 3, retbins=True)
...
([(0.19, 3.367], (0.19, 3.367], (0.19, 3.367], (3.367, 6.533], ...
Categories (3, interval[float64]): [(0.19, 3.367] < (3.367, 6.533] ...
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]),
... 3, labels=["good", "medium", "bad"])
...
[good, good, good, medium, bad, good]
Categories (3, object): [good < medium < bad]
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> pd.cut(np.ones(5), 4, labels=False)
array([1, 1, 1, 1, 1])
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