Pandas Groupby rango de valores

¿Existe un método fácil en pandas para invocar groupbyen un rango de incrementos de valores? Por ejemplo, dado el siguiente ejemplo, ¿puedo agrupar y agrupar la columna Bcon un 0.155incremento de modo que, por ejemplo, el primer par de grupos en la columna Bse divida en rangos entre '0 - 0,155, 0,155 - 0,31 ...'

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':np.random.random(20),'B':np.random.random(20)})

     A         B
0  0.383493  0.250785
1  0.572949  0.139555
2  0.652391  0.401983
3  0.214145  0.696935
4  0.848551  0.516692

Alternativamente, ¿podría primero categorizar los datos por esos incrementos en una nueva columna y luego usarlos groupbypara determinar cualquier estadística relevante que pueda ser aplicable en la columna A?

Te puede interesar pd.cut:

>>> df.groupby(pd.cut(df["B"], np.arange(0, 1.0+0.155, 0.155))).sum()
                      A         B
B                                
(0, 0.155]     2.775458  0.246394
(0.155, 0.31]  1.123989  0.471618
(0.31, 0.465]  2.051814  1.882763
(0.465, 0.62]  2.277960  1.528492
(0.62, 0.775]  1.577419  2.810723
(0.775, 0.93]  0.535100  1.694955
(0.93, 1.085]       NaN       NaN

[7 rows x 2 columns]

Prueba esto:

df = df.sort('B')
bins =  np.arange(0,1.0,0.155)
ind = np.digitize(df['B'],bins)

print df.groupby(ind).head()

Por supuesto, puede usar cualquier función en los grupos, no solo head.