如何在group_by中将列名作为参数传递给cut？

在group_by中将列名作为参数传递给cut可以通过使用lambda函数来实现。lambda函数是一种匿名函数，可以在一行代码中定义和使用函数。

首先，需要使用group_by函数对数据进行分组操作。然后，可以使用apply函数将cut函数应用于每个分组。在lambda函数中，可以将列名作为参数传递给cut函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将列名作为参数传递给cut函数
def cut_column(column_name):
    return pd.cut(df[column_name], bins=2)

# 使用group_by和apply函数将cut函数应用于每个分组
result = df.groupby('A').apply(lambda x: cut_column(x.name))

# 打印结果
print(result)

在上述示例中，我们创建了一个包含三列数据的DataFrame。然后，定义了一个cut_column函数，该函数将列名作为参数传递给cut函数，并返回切割后的结果。接下来，使用group_by和apply函数将cut_column函数应用于每个分组。最后，打印结果。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体的数据和需求进行相应的调整和修改。