我将只回答两个函数之间的区别qcut，cut因为这是一个非常重要的区别：

• 第一个qcut确实是关于分位数的，这意味着它是将数据分成箱，每个箱包含相同数量的点。例如，如果您使用十分位数，则意味着第一个十分位数中的人数与最后一个（或任何其他）中的人数相同，因此有用的信息是每个 bin的值范围。例如，如果第一个十分位数的范围是 0 到 500，那么 10% 的人的工资低于 500。
• 第二个cut不是关于分位数，它只是创建所有覆盖相等长度值区间的箱。例如，第一个区间是 0-500，第二个是 500-1000，等等。在这种情况下，每个 bin 中的点数通常是不同的，这就是有用的信息。通常这是构建直方图的方式：每个 bin 中的间隔相等但频率（数据点数）可能不同。

[根据OP的评论编辑]

数据点是报告的每个公司角色的薪水（实际上是报告的平均值）

好的，所以您拥有的数据包含每个角色的薪水分布。

X轴，简单来说就是每个角色对应的id

将序数/分类变量转换为连续变量并不是一个好主意，在这种情况下，您可以改为为每个角色绘制一个条形图（在 X 轴上显示角色名称）。更准确地说，您可以为每个角色绘制一个箱线图，按照平均工资保持角色的顺序。通过这种方式，不仅可以可视化平均值（通常在箱线图中由中位数代替），还可以可视化每个角色有多少变化。

另一个可视化想法是为每个角色绘制不同颜色的工资的完整分布。在这种情况下，X 通常是工资，Y 是在这个工资区间（bin）内有多少人，不同颜色的堆叠条显示按角色划分的比例。这不仅会显示薪水和角色之间的联系，还会显示每个类别中有多少人。

如何对分布进行分箱（qcut 或 cut）

我怀疑这是一个错误的问题，因为显然您对这些概念以及如何表示它们并不是很熟悉。所以我建议你首先使用我提到的可视化想法：通常这些不需要你自己做任何分箱，库应该会处理它（参见Python 中的示例）。

知道您是否需要cut或qcut取决于您想要对结果做什么。正如我上面所说，分位数对于解决诸如“80% 的员工的薪水低于 X”之类的问题很有用，而cut直接表示“X% 的员工的薪水在 100 到 150 之间”。最终，两者代表相同的信息，只是在不同的视角下。如果差异仍然令人困惑，我建议您从常规箱开始，cut因为分位数解释起来稍微复杂一些。