回答編集履歴
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test
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ただ、これらの表記は「このカテゴリーは何なのか」を示す**単なる表記** ですのでそれほど気にする必要はないのかなと個人的には思います。単にカテゴリ分けした結果だけが欲しい場合は``pandas.cut()``のパラメータに ``labels=False`` を渡してください。1つ目のカテゴリーに属する場合は``0``を、1つ目のカテゴリーに属する場合は``1``を返すようになります。
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~~ただ、これらの表記は「このカテゴリーは何なのか」を示す**単なる表記** ですのでそれほど気にする必要はないのかなと個人的には思います。~~ 単にカテゴリ分けした結果だけが欲しい場合は``pandas.cut()``のパラメータに ``labels=False`` を渡してください。1つ目のカテゴリーに属する場合は``0``を、1つ目のカテゴリーに属する場合は``1``を返すようになります。
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として分割したい場合は、``pandas.cut(bins=[0,108,200])`` などと書きます。この場合どちらにも属さないIDがあった場合``NaN``を返しますのでご注意ください。
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**【補足】**
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不正確な記述をしていたので補足
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pandas には ``pandas.interval``という区間を表すオブジェクトがあるようです。
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[https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Interval.html](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Interval.html)
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で、``pandas.cut()``はどの intervalオブジェクトに属しているかでカテゴリー分けしているようです
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ですので、``(99.987, 106.5]`` のような記述は **「単なる表記」** ではなく、**「どのintervalオブジェクトに属しているか」**という意味合いになりますね。
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