正確答案是：A: df.groupby()

### 專業(yè)分析：

在數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要根據(jù)某個或某些特定的列對數(shù)據(jù)進行分組，然后對每個組進行進一步的計算或統(tǒng)計分析。在這種情況下，我們想根據(jù)“性別”列對數(shù)據(jù)進行分組，再分別統(tǒng)計男性和女性每天花多少時間看電視。下面對所有選項進行分析：

1. **A: df.groupby()**
- `groupby()` 是 pandas 中用于根據(jù)一個或多個列對數(shù)據(jù)進行分組的主要方法。
- 通過 `df.groupby('gender')`，可以方便地將數(shù)據(jù)表按“性別”列分為兩個組，然后對每組數(shù)據(jù)進行進一步的聚合操作（如求和、平均值等）。
- **示例代碼**：
```python
grouped = df.groupby('gender')
result = grouped['watching_time'].mean() # 計算每組的平均觀看時間
```

2. **B: df.cut()**
- `cut()` 函數(shù)用于將連續(xù)數(shù)據(jù)分段。例如，可以將一個年齡列分成若干年齡段。
- 它不用于數(shù)據(jù)分組，而是用于數(shù)據(jù)的區(qū)間劃分。

3. **C: df.qcut()**
- `qcut()` 類似于 `cut()`，但它是基于數(shù)據(jù)的分位數(shù)進行切割。
- 主要用于將數(shù)據(jù)分成數(shù)量相等的幾組，仍然不適合用于數(shù)據(jù)分組。

4. **D: pd.value_counts()**
- `value_counts()` 用于統(tǒng)計每個類別的頻數(shù)，主要用于查看某列中每個值出現(xiàn)的頻率。
- 不能用于按照某列對整個 DataFrame 進行分組。

綜上所述，`df.groupby()` 是實現(xiàn)按“性別”分組的正確選擇。