为帮助学习pandas，特意从和鲸社区中提炼出120道经典数据处理常见操作例题，从基础入门到进阶来更快速、更专业的角度理解pandas。主要包括：
- Pandas基础
- Pandas进阶
- 金融数据处理
- NumPy科学计算
- 一些补充
（https://www.heywhale.com/mw/project/5ef96ce863975d002c95fd8a/content)
原始数据打印：
数据存储在Excel中，因为利用pd.read_excel()函数，读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_excel('Excel_test.xlsx')
data.head()
需求确认：
现需要根据salary_列 新增一列categories，依据值 0~5000：低，5000~20000：中，20000~50000：高
代码实现：
方法一：新建函数salary_categories,并根据if语句判断值大小，并赋值给低中高，然后利用apply()方法，遍历数据。
def salary_categories(x):
if x>20000 and x<=50000:
result='高'
elif x>5000 and x<=20000:
result='中'
else:
result='低'
return result
data['categories']=data['salary_'].apply(salary_categories)
data
方法二：利用cut()方法，将salary_列中数据离散化，形成需要的数据
bins = [0,5000, 20000, 50000]
group_names = ['低', '中', '高']
data['categories_2'] = pd.cut(data['salary_'], bins, labels=group_names)
data
总结：此案例使用两种方法实现新增列。分别是函数、cut()方法。
函数：函数中使用if语句对数值数据进行判断，并分别归为三类，最后利用apply()方法调用函数，实现了新增列。
cut()方法就简单的多了，设置分组区间，并对区间分类划分，同样实现了新增列。
通过对比可得，cut()方法简单明了，容易理解，推荐使用。
