按值划分列是一种常见的数据处理方法，可以将一列数据按照指定的值范围进行划分。以下是一个示例代码来演示如何按值划分列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义划分的值范围
bins = [0, 30, 60, 100]

# 使用cut函数根据指定的值范围划分列
df['Group'] = pd.cut(df['Value'], bins)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Value       Group
0     10     (0, 30]
1     20     (0, 30]
2     30    (30, 60]
3     40    (30, 60]
4     50    (30, 60]
5     60   (60, 100]
6     70   (60, 100]
7     80   (60, 100]
8     90   (60, 100]
9    100   (60, 100]

在上述代码中，我们首先创建了一个包含数值的示例数据集 df。然后，我们定义了划分的值范围 bins，这里是将数值范围划分为三个区间：0-30、30-60、60-100。接着，我们使用 pd.cut() 函数将 df['Value'] 列按照 bins 的值范围进行划分，并将结果保存到新的一列 Group 中。最后，我们打印出结果。

这就是一个简单的按值划分列的示例代码。你可以根据实际需求修改划分的值范围和数据集，并进行进一步的分析和处理。