Преобразование данных в ячейку квантилей

У меня есть блок данных с числовыми столбцами. Для каждого столбца я хотел бы вычислить квантильную информацию и назначить каждую строку одному из них. Я попытался использовать метод qcut(), чтобы вернуть список ящиков, но вместо этого закончил вычисление бункеров отдельно. То, что я думал, может существовать, но я не мог найти, что это будет метод, подобный df.to_quintile(num of quantiles). Это то, что я придумал, но мне интересно, есть ли способ succint/pandas сделать это.

import pandas as pd

#create a dataframe
df = pd.DataFrame(randn(10, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

def quintile(df, column):
    """
    calculate quintiles and assign each sample/column to a quintile 
    """
    #calculate the quintiles using pandas .quantile() here
    quintiles = [df[column].quantile(value) for value in [0.0,0.2,0.4,0.6,0.8]]
    quintiles.reverse() #reversing makes the next loop simpler

    #function to check membership in quintile to be used with pandas apply
    def check_quintile(x, quintiles=quintiles):
        for num,level in enumerate(quintiles):
            #print number, level, level[1]
            if  x >= level:
                print x, num
                return num+1

    df[column] = df[column].apply(check_quintile)

quintile(df,'A')

спасибо, zach cp

EDIT: после просмотра ответа DSM функция может быть написана намного проще (ниже). Человек, это мило.

def quantile(column, quantile=5):
    q = qcut(column, quantile)
    return len(q.levels)- q.labels
df.apply(quantile)
#or
df['A'].apply(quantile)