如何使用pandas中的值范围将多行分组为一组？

在pandas中，可以使用值范围将多行数据分组为一组。具体步骤如下：

导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

创建数据框：将数据存储在一个数据框中，可以使用以下代码创建一个示例数据框：

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John', 'Emma'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

使用值范围进行分组：使用pandas的cut函数，可以将数据框中的多行数据按照指定的值范围进行分组。以下是一个示例代码：

bins = [0, 25, 50, 75, 100]  # 定义值范围
labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4']  # 定义分组标签
df['Group'] = pd.cut(df['Value'], bins=bins, labels=labels)  # 将数据框中的值按照值范围分组

在上述代码中，我们首先定义了值范围bins和对应的分组标签labels。然后，使用pandas的cut函数将数据框df中的'Value'列按照值范围进行分组，并将结果存储在新的'Group'列中。

查看结果：可以使用以下代码查看分组结果：

print(df)

运行以上代码后，将会输出如下结果：

   Name  Value    Group
0  John     10  Group 1
1  Emma     20  Group 1
2  John     30  Group 2
3  Emma     40  Group 2
4  John     50  Group 3
5  Emma     60  Group 3

在上述结果中，我们可以看到数据框中的多行数据已经按照值范围成功分组，并且每个分组都被赋予了对应的标签。

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