pandas如何实现，如excel数据透视的的自动分组，按起始，终止值，步长进行分组分类统计

如上图，有一个数据库，参数胎次和日龄均为数值型，想用pandas实现excel数据透视中的自动分组，设置起始点和终点以及步长

python小白，会使用groupby，但还不够定制化

希望实现，胎次分组[0,1,2,>3]，日龄分组为每隔300，进行分组并进行后续统计（计数、平均值等）

Pandas可以通过使用cut函数实现数据的分组。在使用该函数时，你可以指定起始值、终止值和步长，以自动将数据分组。

例如，假设你有一个名为"data"的数据帧，它包含一个名为"score"的列，你可以使用以下代码将数据分为三个组：

import pandas as pd

# Create the data frame
data = pd.DataFrame({"score": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# Use the cut function to divide the data into three groups
data["group"] = pd.cut(data["score"], bins=3, labels=["low", "medium", "high"])

这段代码将会创建一个新的"group"列，其中包含数据组的名称。你可以使用Pandas的groupby函数来对分组数据进行统计分析。

例如，你可以使用以下代码来计算每个组中数据的平均值：

# Calculate the mean for each group
data.groupby("group").mean()

输出结果应该是这样的：

        score
group         
low         4
medium      6
high        8

通过使用Pandas的cut和groupby函数，你可以实现Excel中的数据透视表的自动分组和统计功能。

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