一、pd.cut用法
pd.cut()是一个用于将连续变量转换成离散变量的函数，通俗地说就是将一组数据按照一定的规则自动分成几段，然后用这几段来表示原来的数据。
二、pd.cut函数
pd.cut()函数的基本语法如下：
bins = [bin1, bin2, bin3, ....] pd.cut(data, bins)
其中data为待分割的数据，bins为分割的规则。bins可以为数字，也可以为序列，如果为数字表示将整个数列分成几段，序列则表示每段指定具体的切分节点。
三、pd.cut函数判断区间
pd.cut()函数判断区间时默认是左开右闭，即分段区间为(left,right]。
四、pd.cut参数
在pd.cut()函数中，还有一些参数可以控制分段的方式，包括：
- labels: 分段后每一段的标签。
- include_lowest: 是否在最低区间间隔内，加入low_edge（最小值-0.1）。
- right: 是否将值视为右限，默认为True。
- precision: 仅对小数有效，设定小数的精度。
五、pd.cut左闭右开
控制pd.cut()函数的左闭右开用参数right，在pd.cut()函数中right默认为True，即右侧的区间与前一个区间相邻。
六、pd.cut函数股票
对于股票分组机制，我们通常需要在大量的指标中选择一些比较重要的数据，并按照一定的规则来使每只股票分别处于自己所在的分组，pd.cut()函数有很好的实用效果。
七、pd.cut设置bin
pd.cut()中的bin参数决定了将整个数列分割成几个等分点，bin参数可以是一个整数n，表示将整个数列等分成n等份。也可以是一个列表，表示用这些桶序列来分割数据。
例如，下列代码将序列s分割成5个等分点，生成6个分组：
import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(100)) s = pd.Series(pd.cut(s, 5)) print(s.value_counts())
输出为：
(-2.082, -1.336] 22 (-1.336, -0.596] 35 (-0.596, 0.142] 26 (0.142, 0.881] 10 (0.881, 1.621] 7 dtype: int64
八、pd.cut后按顺序排列
pd.cut()默认会根据边缘数值进行排序。如果要根据切片顺序将结果排序（而不是按峰值），请将参数ordered设置为False。
九、pd.cut什么意思
pd.cut()函数将连续变量离散化成无序的 categorical 变量，是数据处理中的一个非常实用的函数。
十、pd.cut函数给股票分组
了解了pd.cut()函数的基本用法和相关参数，我们可以尝试将其应用到股票分组中，分组取权值的思路大概如下：
- 按照市值大小将所有股票分为若干组。
- 每组中按照一定的篇幅分层打分。
- 最后得到每个股票的大小分数。
实现起来，我们根据市值（net_asset_value）进行排序，将股票分为若干组，从而可以实现个股的分类。
示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
# 准备数据
data = pd.read_csv('example.csv')
data = data.sort_values('net_asset_value') # 按市值排序
data = data.reset_index(drop=True)
# 切分并保存分组
data['groups'] = pd.cut(data.index, bins=10, labels=range(10))
# 打分
data['points'] = np.exp(-(data.groups.astype(int) - 4) ** 2)
# 按得分排序并输出
data = data.sort_values('points', ascending=False)
print(data.head())
