pandas Python数据框架分类值

1bqhqjot 于 2023-01-07 发布在 Python

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我有一个来自外地的数据，我想用特定范围的差距来分类它。我想在100范围内分类。即，0-100，100-200，200-300我的代码：

df=pd.DataFrame([112,341,234,78,154],columns=['value'])

    value
0   112
1   341
2   234
3   78
4   154

预期答案：

value  value_range
0   112    100-200
1   341    200-400
2   234    200-300
3   78     0-100
4   154    100-200

我的代码：

df['value_range'] = df['value'].apply(lambda x:[a,b] if x>a and x<b for a,b in zip([0,100,200,300,400],[100,200,300,400,500]))

当前溶液：

SyntaxError: invalid syntax

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75024865/python-dataframe-categorize-values

2条答案

按热度按时间

z9ju0rcb1#

您可以使用pd.cut：

df["value_range"] = pd.cut(df["value"], [0, 100, 200, 300, 400], labels=['0-100', '100-200', '200-300', '300-400'])
print(df)

图纸：

value value_range
0    112     100-200
1    341     300-400
2    234     200-300
3     78       0-100
4    154     100-200

赞(0）回复(0）举报 2023-01-07

46qrfjad2#

你可以使用奇数IntervalIndex.from_tuples。2只要把元组的值设置成你数据中的值，你就可以开始了！3-听Lil韦恩的

df = pd.DataFrame([112,341,234,78,154],columns=['value'])

bins = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 100), (100, 200), (200, 300), (300, 400)])
df['value_range'] = pd.cut(df['value'], bins)

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