以下是一个使用Python的示例代码，按照切割方式分组数据并进行统计摘要的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含切割方式分组的数据集
data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照切割方式分组，并计算统计摘要
summary = df.groupby('group')['value'].describe()

# 输出统计摘要
print(summary)

这段代码使用pandas库创建了一个包含切割方式分组的数据集，并按照group列进行分组。然后，使用describe()方法计算了每个分组的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。最后，打印输出了统计摘要。

输出结果类似于：

       count      mean       std  min   25%  50%   75%  max
group                                                     
A        2.0  1.500000  0.707107  1.0  1.25  1.5  1.75  2.0
B        3.0  4.000000  1.000000  3.0  3.50  4.0  4.50  5.0
C        1.0  6.000000       NaN  6.0  6.00  6.0  6.00  6.0

这个统计摘要表格显示了每个分组的计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。