在Python中，对连续变量进行分组可以通过多种方法实现，以下是一些常见的方法：
方法一：等宽分箱（Equal-Width Binning）
等宽分箱是将整个数据范围等分为若干个区间（或“箱子”），每个箱子具有相同宽度。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
示例数据
data = pd.Series（[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]）
定义等宽分箱函数
def equal_width_binning（data, num_bins）:
data = data.astype（float） 确保数据为数值类型
data = data.dropna（） 删除缺失值
bins = np.linspace（data.min（）, data.max（）, num_bins + 1） 生成箱子边界
data['bin'] = pd.cut（data, bins=bins, right=False） 将数据分到对应的箱子
return data
应用等宽分箱
num_bins = 10
binned_data = equal_width_binning（data, num_bins）
print（binned_data）
方法二：基于标记的分组这种方法通过给连续变量添加标记来表示其变化，然后根据这些标记进行分组。```pythonimport pandas as pd
示例数据
data = pd.DataFrame（[['a', 1], ['a', 2], ['a', 3], ['b', 4], ['b', 5], ['a', 6], ['a', 7], ['c', 8], ['c', 9], ['b', 10], ['b', 11]], columns=['key', 'value']）
添加标记
data['token'] = （data['key'] != data['key'].shift（））.cumsum（）
根据标记分组
grouped_data = data.groupby（['token']）.agg（lambda x: set（x））
输出分组结果
print（grouped_data）
方法三：使用CART算法进行最优分箱
CART算法是一种决策树算法，可用于连续变量的最优分箱。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
示例数据
sample_set = pd.read_excel（'/数据样本.xlsx'） 请替换为实际数据路径
定义计算中位数的函数
def calc_score_median（sample_set, var）:
return sample_set[var].median（）
应用CART算法进行分箱
请根据实际数据集调整参数
param sample_set = sample_set 待切分数据集
param var = 'target' 待切分的连续变量列名
param min_samples_leaf = 5 每个叶子节点的最小样本数
param min_samples_split = 10 内部节点再划分所需的最小样本数
这里需要实现CART算法，具体实现较为复杂，通常需要使用专门的库如scikit-learn
请参考scikit-learn的DecisionTreeRegressor或DecisionTreeClassifier进行实现
以上方法可以帮助你根据不同的需求对连续变量进行分组。请根据你的具体场景选择合适的方法。