bins = [0, 1, 2, 3, 5, pd.np.inf]
labels = ['0-1', '1-2', '2-3', '3-5', '5以上']
df['category'] = pd.cut(df['t'], bins=bins, labels=labels).to_list()
pd.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False,duplicates='raise')
x ： 一维数组
bins ：整数，标量序列或者间隔索引，是进行分组的依据，
如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份(即每一组内的最大值与最小值之差约相等)；
如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值
如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠
right ：布尔值，默认为True表示包含最右侧的数值
当“ right = True”(默认值)时，则“ bins”=[1、2、3、4]表示(1,2]，(2,3],(3,4]
当bins是一个间隔索引时，该参数被忽略。
labels : 数组或布尔值，可选.指定分箱的标签
如果是数组，长度要与分箱个数一致，比如“ bins”=[1、2、3、4]表示(1,2]，(2,3],(3,4]一共3个区间，则labels的长度也就是标签的个数也要是3
如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即x中的数据在第几个箱子里
当bins是间隔索引时，将忽略此参数
retbins： 是否显示分箱的分界值。默认为False，当bins取整数时可以设置retbins=True以显示分界值，得到划分后的区间
precision：整数，默认3，存储和显示分箱标签的精度。
include_lowest：布尔值，表示区间的左边是开还是闭，默认为false，也就是不包含区间左边。
duplicates：如果分箱临界值不唯一，则引发ValueError或丢弃非唯一
