我想根据不同的数据框剪切对数据进行分组。
例如，我从一个框架切割出来：
my_fcuts = pd.qcut(frame1['prices'],5)
pd.groupby(frame2, my_fcuts)
由于长度必须相同，因此上述语句将失败。
我知道我可以轻松编写一个mapper函数，但是如果是这样的话
my_fcuts = pd.qcut（frame1 ['price']，20）或更高的数字。当然，熊猫必须有一些内置的声明才能做到这一点非常简单。 groupby应该能够接受来自不同数据的“削减”并重新分类。
有什么想法吗？
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谢谢我自己找到了答案
volgroups = np.digitize(btest['vol_proxy'],np.linspace(min(data['vol_proxy']), max(data['vol_proxy']), 10))
trendgroups = np.digitize(btest['trend_proxy'],np.linspace(min(data['trend_proxy']), max(data['trend_proxy']), 10))
#btest.groupby([volgroups,trendgroups]).mean()['pnl'].plot(kind='bar')
#plt.show()
df = btest.groupby([volgroups,trendgroups]).groups