pandas pd.cut 传入DataFrame和list的区别是什么？

区别还是比较大的，自学的时候，一直以为pandas将list和自己的数据类型DataFrame等同化了，现在感觉不止cut一个函数，加不加list有区别，有高手解答一下本质区别吗？让人在知道目的时候，就能想清楚，该不该加list，大一新生，谢谢大佬关心

np.random.seed(0)
data=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(450,2)),columns=["成绩","age"])
data_cut=pd.cut(data["成绩"],[0,60,70,80,90,100],right=False)
print(data_cut.describe())

输出:
count         450
unique          5
top       [0, 60)
freq          278
Name: 成绩, dtype: object

改成list(data["成绩"])后

np.random.seed(0)
data=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(450,2)),columns=["成绩","age"])
data_cut=pd.cut(list(data["成绩"]),[0,60,70,80,90,100],right=False)
print(data_cut.describe())

输出:
            counts     freqs
categories
[0, 60)        278  0.617778
[60, 70)        42  0.093333
[70, 80)        43  0.095556
[80, 90)        50  0.111111
[90, 100)       37  0.082222

传入DateFrame里的cut运行在DateFrame里，list的cut运行在list里