Les Pandas bar parcelle avec la mise à la poubelle de la gamme

Est-il un moyen pour créer un diagramme en barres à partir des données continues effectuées à des intervalles prédéfinis? Par exemple,

In[1]: df
Out[1]: 
0      0.729630
1      0.699620
2      0.710526
3      0.000000
4      0.831325
5      0.945312
6      0.665428
7      0.871845
8      0.848148
9      0.262500
10     0.694030
11     0.503759
12     0.985437
13     0.576271
14     0.819742
15     0.957627
16     0.814394
17     0.944649
18     0.911111
19     0.113333
20     0.585821
21     0.930131
22     0.347222
23     0.000000
24     0.987805
25     0.950570
26     0.341317
27     0.192771
28     0.320988
29     0.513834

231    0.342541
232    0.866279
233    0.900000
234    0.615385
235    0.880597
236    0.620690
237    0.984375
238    0.171429
239    0.792683
240    0.344828
241    0.288889
242    0.961686
243    0.094402
244    0.960526
245    1.000000
246    0.166667
247    0.373494
248    0.000000
249    0.839416
250    0.862745
251    0.589873
252    0.983871
253    0.751938
254    0.000000
255    0.594937
256    0.259615
257    0.459916
258    0.935065
259    0.969231
260    0.755814

et au lieu d'un simple histogramme:

df.hist()

Les Pandas bar parcelle avec la mise à la poubelle de la gamme

J'ai besoin de créer un diagramme en barres, où chaque barre comptera un certain nombre de cas dans une fourchette prédéfinie.
Par exemple, la parcelle doit avoir trois barres avec le nombre de points qui tombent dans: [0 0.35], [0.35 0.7] [0.7 1.0]

MODIFIER

Merci beaucoup pour vos réponses. Une autre question, comment commander bacs?
Par exemple, j'obtiens le résultat suivant:

In[349]: out.value_counts()
Out[349]:  
[0, 0.001]      104
(0.001, 0.1]     61
(0.1, 0.2]       32
(0.2, 0.3]       20
(0.3, 0.4]       18
(0.7, 0.8]        6
(0.4, 0.5]        6
(0.5, 0.6]        5
(0.6, 0.7]        4
(0.9, 1]          3
(0.8, 0.9]        2
(1, 1.001]        0

comme vous pouvez le voir, les trois derniers bacs ne sont pas commandés. Comment trier les données d'image sur la base des "catégories" ou mes bacs?

EDIT 2

Viens de trouver comment le résoudre, tout simplement avec " réindexer()':

In[355]: out.value_counts().reindex(out.cat.categories)
Out[355]: 
[0, 0.001]      104
(0.001, 0.1]     61
(0.1, 0.2]       32
(0.2, 0.3]       20
(0.3, 0.4]       18
(0.4, 0.5]        6
(0.5, 0.6]        5
(0.6, 0.7]        4
(0.7, 0.8]        6
(0.8, 0.9]        2
(0.9, 1]          3
(1, 1.001]        0
InformationsquelleAutor Arnold Klein | 2017-03-24