我试图从1980年开始，每隔5年对样本数据进行分类将此代码用于pd.cut
bins = list(range(1980, 2025, 4))
final_usage_data['bins'] = pd.cut(final_usage_data.index, bins=bins, include_lowest=True)
导致该数据帧的1980行bin的起始值低于理想值：
index col1 col2 col3 bin_col
1980 1.0 30.0 980 **(1979.999,** 1984.0]
1981 1.0 34.0 1202 (1979.999, 1984.0]
1982 2.0 35.0 1428 (1979.999, 1984.0]
1983 2.0 37.0 2374 (1979.999, 1984.0]
1984 2.0 46.0 2890 (1979.999, 1984.0]
1985 3.0 63.0 4011 (1984.0, 1988.0]
并且，删除include_lowest=True位，导致1980年完全没有bin：
index col1 col2 col3 bin_col
1980 1.0 30.0 980 NaN
1981 1.0 34.0 1202 (1980.0, 1984.0]
1982 2.0 35.0 1428 (1980.0, 1984.0]
1983 2.0 37.0 2374 (1980.0, 1984.0]
1984 2.0 46.0 2890 (1980.0, 1984.0]
1985 3.0 63.0 4011 (1984.0, 1988.0]
所以，这里的测试问题是，如何使用pd.cut来获得理想的结果：
index col1 col2 col3 bin_col
1980 1.0 30.0 980 **(1980.0, 1984.0]**
1981 1.0 34.0 1202 (1980.0, 1984.0]
1982 2.0 35.0 1428 (1980.0, 1984.0]
1983 2.0 37.0 2374 (1980.0, 1984.0]
1984 2.0 46.0 2890 (1980.0, 1984.0]
1985 3.0 63.0 4011 (1984.0, 1988.0]
我遵循了文档和几个示例，上面的代码是最好的结果。我即将开始手动将bin列值转换为字符串，并将"1979.999"部分编辑为"1980"，这样bin对人类来说就有意义了。但是，必须有更好的方法。因此，我的问题。
这有点棘手，
但你可以使用，标签。
labels = ['(%d, %d]'%(bins[i], bins[i+1]) for i in range(len(bins)-1)]
final_usage_data['bins'] = pd.cut(final_usage_data.index, bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)