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[pandasのcut, qcut関数でビニング処理（ビン分割）](https://note.nkmk.me/python-pandas-cut-qcut-binning/)に書いてあるとおりです。
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- 区分の分け方がよくわかりませんでした。
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こうですね。
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```python
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>>> print(df)
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取引先番号 取引先名称 与信スコア 都道府県
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0 CUS00002 01株式会社 28 新潟県
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1 CUS00003 02株式会社 13 島根県
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2 CUS00006 合同会社03 4 福井県
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3 CUS00010 合同会社04 27 岐阜県
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4 CUS00013 株式会社05 27 山梨県
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5 CUS00014 06 1 島根県
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6 CUS00016 07 44 山形県
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7 CUS00017 合同会社08 9 山梨県
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8 CUS00020 株式会社09 7 福島県
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9 CUS00024 株式会社10 13 高知県
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10 CUS00027 株式会社11 16 福岡県
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11 CUS00033 12 26 高知県
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12 CUS00038 13株式会社 9 沖縄県
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13 CUS00042 株式会社14 15 富山県
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14 CUS00050 15株式会社 60 岡山県
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15 CUS00054 16 10 島根県
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16 CUS00055 17 48 京都府
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17 CUS00060 18 29 岩手県
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>>>
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>>> df['与信スコア_KBN'] = pd.cut(df['与信スコア'], range(0,101,10))
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>>>
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>>> print(df)
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取引先番号 取引先名称 与信スコア 都道府県 与信スコア_KBN
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0 CUS00002 01株式会社 28 新潟県 (20, 30]
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1 CUS00003 02株式会社 13 島根県 (10, 20]
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2 CUS00006 合同会社03 4 福井県 (0, 10]
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3 CUS00010 合同会社04 27 岐阜県 (20, 30]
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4 CUS00013 株式会社05 27 山梨県 (20, 30]
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5 CUS00014 06 1 島根県 (0, 10]
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6 CUS00016 07 44 山形県 (40, 50]
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7 CUS00017 合同会社08 9 山梨県 (0, 10]
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8 CUS00020 株式会社09 7 福島県 (0, 10]
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9 CUS00024 株式会社10 13 高知県 (10, 20]
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10 CUS00027 株式会社11 16 福岡県 (10, 20]
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11 CUS00033 12 26 高知県 (20, 30]
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12 CUS00038 13株式会社 9 沖縄県 (0, 10]
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13 CUS00042 株式会社14 15 富山県 (10, 20]
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14 CUS00050 15株式会社 60 岡山県 (50, 60]
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15 CUS00054 16 10 島根県 (0, 10]
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16 CUS00055 17 48 京都府 (40, 50]
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17 CUS00060 18 29 岩手県 (20, 30]
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