1、首先再导入基础包之后，先创建一组数据
2、qcut是基于百分位来对连续数据分组，先来看一个例子
3、pd.qcut(x, q, labels, duplicates)其中x为一维数组或Series，如本例中的Age
4、q：分位数的数量；q=10代表切割为10个分位数区间，即百分位数，在10%、20%...位置切割q=4代表按四分位数进行切割，即在25%、50%、75%处切割
5、labels：为每个区间添加自定义标签
6、dupli罕铞泱殳cates：用来决定当分组的边界值重复时，如何处理raise：抛出错误（默认）drop：删除重复值（此次分割bin之间无重复值，故未抛出错误，当抛出错误时，改为drop即可）
7、剩余参数还有retbins、presion，可自行尝试