Pandas 如何在现有数据框中创建新类别？

我有一个列名为付款总额的数据集，其中包括从100美元到1000美元的付款，还有一些付款是100.05美元、102美元或104.05美元，这使得付款更加困难。例如，如果行中显示$97，那么我想创建一个类别低于$100或介于100和200之间的列

我编写了这样的代码

但是输出如下，所有的行都在800到900之间

请支持这一点

您可以使用pandas.cut 考虑这个虚拟DF

df = pd.DataFrame({'Total_payments': [97, 110, 100.5, 370, 820, 600]})

可以使用pd.cut添加括号列

labels = ['<100', '100-200','200-300','300-400','400-500','500-600','600-700','700-800','800-900']
df['Brackets'] = pd.cut(df['Total_payments'], \
bins = np.arange(0, df['Total_payments'].max()+100, 100), labels = labels)


    Total_payments  Brackets
0   97.0            <100
1   110.0           100-200
2   100.5           100-200
3   370.0           300-400
4   820.0           800-900
5   600.0           500-600

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labels=['请说明为什么不发布代码图像，以及如何创建一个最小、完整且可验证的示例。您还可以使用'labels'参数传递一个字符串列表，该字符串将用作垃圾箱的标签。垃圾箱也可以是一个间隔不均匀的边界列表。