もちろん、pandasのcut関数は値を離散的な区間にグループ化するために使われますが、この関数は連続変数からカテゴリー変数に切り替えるのにも便利です。例えば、cutは年齢を年齢範囲のグループに変換することができます。

以下はその使用例です：

```python:
import numpy as np
import pandas as pd

pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]), 3)
## OUT:
##[(1.994, 4.0], (6.0, 8.0], (4.0, 6.0], (1.994, 4.0], (4.0, 6.0], (6.0, 8.0]]
##Categories (3, interval[float64]): [(1.994, 4.0] < (4.0, 6.0] < (6.0, 8.0]]

pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]),
       3, labels=["small", "big", "large"])
## OUT:
##[small, large, big, small, big, large]
##Categories (3, object): [small < big < large]
```
Por supuesto, la función cut de pandas se utiliza para agrupar valores en intervalos discretos, esta función también es útil para pasar de una variable continua a una variable categórica. Por ejemplo, cortar podría convertir edades en grupos de rangos de edad.

A continuación tienes algunos ejemplos de su uso:

```python:
import numpy as np
import pandas as pd

pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]), 3)
## OUT:
##[(1.994, 4.0], (6.0, 8.0], (4.0, 6.0], (1.994, 4.0], (4.0, 6.0], (6.0, 8.0]]
##Categories (3, interval[float64]): [(1.994, 4.0] < (4.0, 6.0] < (6.0, 8.0]]

pd.cut(np.array([2, 7, 5, 4, 6, 8]),
       3, labels=["small", "big", "large"])
## OUT:
##[small, large, big, small, big, large]
##Categories (3, object): [small < big < large]
```