Квантильные интервалы в Pandas

Функция qcut тоже возвращает категории-интервалы, но границы подбирает иначе: в каждом куске оказывается примерно поровну чисел, а не одинаковая ширина на оси значений.

Возьмём тот же ряд баллов и разделим его на четыре квантильных группы:

import pandas as pd

scores = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80])
quants = pd.qcut(scores, q=4)
print(quants) # выведет 0    (9.999, 27.5]
              #         1    (9.999, 27.5]
              #         2     (27.5, 45.0]
              #         3     (27.5, 45.0]
              #         4     (45.0, 62.5]
              #         5     (45.0, 62.5]
              #         6     (62.5, 80.0]
              #         7     (62.5, 80.0]
              #         dtype: category
              #         Categories (4, interval[float64, right]): [(9.999, 27.5] < (27.5, 45.0] < (45.0, 62.5] <
              #                                                    (62.5, 80.0]]

При восьми значениях и четырёх группах в каждой оказывается по две строки, хотя числовые отрезки могут отличаться по длине на оси значений.

Создайте ряд зарплат 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75 и разбейте его на четыре квантильные группы. Выведите результат.

Соберите ряд оценок за экзамен из восьми чисел и получите три квантильных интервала с примерно равным числом наблюдений в каждом.

Из ряда времени ответа службы в секундах разделите значения на пять квантильных корзин и покажите метки интервалов.