cut()函数中的NestedQuantile如何使用？

在cut()函数中，如果想要使用Nested Quantile方式进行分组，可以使用qcut()函数代替。qcut()函数同样可以按照数据的分位数进行分组，但是它可以更方便的调整分组的数量和分位数的位置。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含随机数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({"values": np.random.randint(1, 100, 100)})

# 使用qcut()函数，设置分组数量为5，按照分位数进行分组
data["group"] = pd.qcut(data["values"], q=5)

# 输出结果
print(data)

以上代码使用qcut()函数，在数据集中按照分位数进行分组，并创建一个新的列保存不同组别的标签。使用data["group"].value_counts()可以查看每个分组中有多少数据。