本文将介绍如何在使用python pandas进行cut操作之后再进行筛选的方法，帮助大家更好地进行数据处理、分析和挖掘。
一、cut操作
首先，我们需要了解什么是cut操作。cut操作是指将一组连续的数值数据分割成不同的区间，并将每个数值分配到对应的区间中。
import pandas as pd
# 定义数据集
data = pd.Series([39, 29, 38, 18, 45, 28, 53, 20, 51, 55, 47, 30, 19, 31, 35])
# 将数据集按照分割点进行分组，分成4组，分割点为[20, 30, 40, 50]
bins = [20, 30, 40, 50]
groups = pd.cut(data, bins)
print(groups)
上述代码中，我们使用pandas的Series类型来定义一组数据集，然后使用pd.cut函数将其分成4组，分割点为[20, 30, 40, 50]，并输出结果。
二、筛选操作
在进行cut操作后，我们有时需要根据自己的需求，对分组后的数据进行筛选操作。
1、根据索引筛选
首先，我们可以使用索引来筛选分组后的数据。
# 根据索引位置筛选
print(groups[0])
print(groups[3:7])
上述代码中，我们通过索引位置来筛选数据，可以看到根据索引位置筛选出了对应的数据。
2、根据标签筛选
其次，我们可以使用标签来筛选分组后的数据。
# 根据标签值筛选
print(groups[[0, 2, 4, 6, 8]])
与根据索引筛选相似，我们通过标签值来筛选数据，可以看到根据标签值筛选出了对应的数据。
3、根据条件筛选
最后，我们也可以根据条件来筛选分组后的数据。
# 根据条件筛选
print(data[groups > pd.Interval(40, 50)])
上述代码中，我们使用条件来筛选分组后的数据，条件是区间大于(40, 50)，可以看到筛选出了符合条件的数据。
三、总结
通过本文的介绍，我们了解了pandas的cut操作的用法，以及如何对cut操作后的数据进行筛选操作。这些操作可以帮助我们更加方便高效地进行数据处理和分析，让数据工作变得更加轻松。