Por supuesto, la función cut de pandas se utiliza para agrupar valores en intervalos discretos, esta función también es útil para pasar de una variable continua a una variable categórica. Por ejemplo, cortar podría convertir edades en grupos de rangos de edad.

A continuación tienes algunos ejemplos de su uso:

```python:
import numpy as np
import pandas as pd

pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]), 3)
## OUT:
##[(1.994, 4.0], (6.0, 8.0], (4.0, 6.0], (1.994, 4.0], (4.0, 6.0], (6.0, 8.0]]
##Categories (3, interval[float64]): [(1.994, 4.0] < (4.0, 6.0] < (6.0, 8.0]]

pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]),
       3, labels=["small", "big", "large"])
## OUT:
##[small, large, big, small, big, large]
##Categories (3, object): [small < big < large]
```
แน่นอนว่าฟังก์ชันตัดแพนด้าใช้เพื่อจัดกลุ่มค่าเป็นช่วงที่ไม่ต่อเนื่อง ฟังก์ชันนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการเปลี่ยนจากตัวแปรต่อเนื่องไปเป็นตัวแปรหมวดหมู่อีกด้วย ตัวอย่างเช่น Slice สามารถแปลงอายุเป็นกลุ่มช่วงอายุได้ ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างการใช้งาน: ```python: import numpy as np import pandas as pd pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]), 3) ## OUT : ##[(1.994, 4.0], (6.0, 8.0], (4.0, 6.0], (1.994, 4.0], (4.0, 6.0], (6.0, 8.0]] ##หมวดหมู่ (3, ช่วง[float64] ) : [(1.994, 4.0] < (4.0, 6.0] < (6.0, 8.0]] pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]), 3, ป้ายกำกับ=[" เล็ก `, "ใหญ่", "ใหญ่"]) ## ออก: ##[เล็ก, ใหญ่, ใหญ่, เล็ก, ใหญ่, ใหญ่] ##หมวดหมู่ (3, วัตถุ): [เล็ก < ใหญ่ < ใหญ่] ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence