パンダグループの値の範囲

パンダにgroupby値の増分の範囲で呼び出す簡単な方法はありますか？たとえば、以下の例では、列の最初の2つのグループが「0〜0.155、0.155〜0.31 ...」の範囲に分割されるように、列Bを0.155インクリメントしてビン化およびグループ化できBます。

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':np.random.random(20),'B':np.random.random(20)})

     A         B
0  0.383493  0.250785
1  0.572949  0.139555
2  0.652391  0.401983
3  0.214145  0.696935
4  0.848551  0.516692

あるいは、最初にそれらの増分によってデータを新しい列に分類し、その後groupby、列に適用できる可能性のある関連する統計を決定するために使用することができますAか？

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>>> df.groupby(pd.cut(df["B"], np.arange(0, 1.0+0.155, 0.155))).sum()
                      A         B
B                                
(0, 0.155]     2.775458  0.246394
(0.155, 0.31]  1.123989  0.471618
(0.31, 0.465]  2.051814  1.882763
(0.465, 0.62]  2.277960  1.528492
(0.62, 0.775]  1.577419  2.810723
(0.775, 0.93]  0.535100  1.694955
(0.93, 1.085]       NaN       NaN

[7 rows x 2 columns]

これを試して：

df = df.sort('B')
bins =  np.arange(0,1.0,0.155)
ind = np.digitize(df['B'],bins)

print df.groupby(ind).head()

もちろん、グループだけでなく、任意の関数を使用できますhead。