値のビニング

多くの連続値については、数値列の厳密な値そのものよりも、それが属する区間（ビン）の方が重要になることがあります。これは可視化を行うときや、Machine Learning モデルを簡素化するときに役立ちます。主に、精度が最重要ではない連続変数（例：年齢、身長、賃金）でよく使われます。

ビンは pd.cut(df['column_name'], bins) を使って作成します。ここで bins には、等間隔のビン数を表す整数、またはビンの境界値のリストを指定できます。