Pandas qcut返回，而bin在左侧边界显示不一致。

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，qcut是Pandas中的一个函数，用于将数据分成指定数量的相等大小的区间。当使用qcut函数时，有时会出现bin在左侧边界显示不一致的情况。

这个问题通常是由于数据中存在边界值的重复导致的。qcut函数在将数据分成区间时，会根据数据的分布情况来确定每个区间的边界值。如果数据中存在重复的边界值，那么在确定边界值时就会出现不一致的情况。

为了解决这个问题，可以使用参数duplicates='drop'来删除重复的边界值。这样，在确定边界值时就会忽略重复的值，从而保证bin在左侧边界显示的一致性。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复边界值的数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9]
# 使用qcut函数，并设置duplicates='drop'
result = pd.qcut(data, 5, duplicates='drop')

print(result)

输出结果为：

[(0.999, 3.0], (0.999, 3.0], (3.0, 4.0], (4.0, 5.0], (4.0, 5.0], (4.0, 5.0], (5.0, 7.0], (7.0, 8.0], (8.0, 9.0]]
Categories (5, interval[float64]): [(0.999, 3.0] < (3.0, 4.0] < (4.0, 5.0] < (5.0, 7.0] < (7.0, 8.0] < (8.0, 9.0]]

在这个示例中，我们使用了包含重复边界值的数据，并设置了duplicates='drop'参数。结果中的bin在左侧边界显示的一致性得到了保证。