python-pandas DataFrame：如何使用自定义方式剪切 dataframe ？

>>> data = pd.DataFrame({'distance':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],'values':np.arange(0,1,0.1)})
>>> data
   distance  values
0         1     0.0
1         2     0.1
2         3     0.2
3         4     0.3
4         5     0.4
5         6     0.5
6         7     0.6
7         8     0.7
8         9     0.8
9        10     0.9

我将根据距离列的值剪切数据.例如,有一些bin [1,3),[3,8),[8,10),[10,10),如果数据在同一bin中的列距离,我将它们分成相同的组并计算列值的平均值或总和值.

>>> data1 = data[lambda df:(df.distance >= 1) & (df.distance < 3)]
>>> data1
   distance  values
0         1     0.0
1         2     0.1
>>> np.mean(data1['values'])
0.05

如何将原始DataFrame切成几组(然后保存它们,对其进行处理…)？