一定の周波数ごとに周波数軸を区切り、最大値を求めたい。

Question

前提・実現したいこと

FFTしたものを一定の周波数ごとに周波数軸を区切り、それぞれの区間の最大値を求める。

発生している問題・エラーメッセージ

category = pd.cut(data, bins=np.arange(0, 23100, 100), right=False)を使ってやろうとしたのですが、分類まではできてもその周波数域を指定の仕方が分からず最大値を求めることが出来ませんでした。途中までのプログラムを下に載せます。

該当のソースコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import soundfile as sf
import sys
import pandas as pd

def nextpow2(n):
    # 入力nの絶対値以上の最小の2のべき乗の指数を計算する
    m_f = np.log2(n)
    m_i = np.ceil(m_f)
    return int(np.log2(2 ** m_i))



# ファイル読み込み
filename = "bass.wav"

wave, fs = sf.read(filename) #filename音データと周波数
print("サンプリング周波数は{}[Hz]".format(fs))

# ステレオ2chの場合、LchとRchに分割
wav_l = wave[:, 0]
wav_r = wave[:, 1]

# 入力をモノラル化
xs = (0.5 * wav_l) + (0.5 * wav_r)


print('wave',xs)
print('fs',fs)


# データのパラメータ
f = xs      # 音データ
N = 20000  # サンプル数
dt = 0.01          # サンプリング間隔
t = np.arange(0, N*dt, dt)   # 時間軸

n = 2**nextpow2(N)  # Transform length
print(n)
freq = np.arange(0,n)*(fs/n) # Frequency range
print(freq)

# フーリエ変換
F = np.fft.fft(f, n) # 高速フーリエ変換
power = F*np.conj(F)/n   # Power of the DFT
F_abs = np.abs(F) # 振幅スペクトルを計算


# shift
# 周波数範囲の前半 (0 からナイキスト周波数 fs/2 まで) は、残りの半分がその鏡映となるため、データの周波数成分を識別するのに十分です。
F0 = np.fft.fftshift(F)    # Rearrange y values
freq0 = np.arange(-n/2,n/2)*(fs/n) # Frequency range
power0 = F0*np.conj(F0)/n   # Power of the DFT
power0 = np.abs(F0)/(N/2)



# 離散フーリエ変換+正規化
yf = np.fft.fft(f)/(N/2)
# 直流成分の振幅を揃える(実用上は不要)


# 周波数スケール作成
# t/dt/dt/N で作成しても良い
freq = np.fft.fftfreq(N, dt)

print("最大のピークの周波数は{:.2f}Hz".format(np.abs(freq0[np.argmax(power0)])))


category = pd.cut(freq0, bins=np.arange(0, 23100, 100), right=False)
print("データとそれが所属する区間")
for d, c in zip(freq0, category):
    print(d, "・・・", c)
print(d,c)

sys.exit()

試したこと

配列を使って指定できないかと試したのですが、表示できませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

PyCharmを利用しています。