对数据框中的列中的数据进行分类

我的数据框中有一列数字，我想将这些数字分类为例如高、低、排除。我该如何做到这一点。我一无所知，我尝试查看剪切函数和类别数据类型。

一个简短的例子pd.cut.

让我们从一些数据框开始：

df = pd.DataFrame({'A': [0, 8, 2, 5, 9, 15, 1]})

比如说，我们想要将数字分配到以下类别：'low'如果一个数字在区间内[0, 2], 'mid' for (2, 8], 'high' for (8, 10]，并且我们排除大于 10（或小于 0）的数字。

因此，我们有 3 个带边的 bin：0、2、8、10。现在，我们可以使用cut如下：

pd.cut(df['A'], bins=[0, 2, 8, 10], include_lowest=True)
Out[33]: 
0     [0, 2]
1     (2, 8]
2     [0, 2]
3     (2, 8]
4    (8, 10]
5        NaN
6     [0, 2]
Name: A, dtype: category
Categories (3, object): [[0, 2] < (2, 8] < (8, 10]]

论据include_lowest=True包括第一个区间的左端。 （如果您希望间隔在右侧打开，则使用right=False.)

间隔可能不是类别的最佳名称。那么，让我们使用名称：low/mid/high:

pd.cut(df['A'], bins=[0, 2, 8, 10], include_lowest=True, labels=['low', 'mid', 'high'])
Out[34]: 
0     low
1     mid
2     low
3     mid
4    high
5     NaN
6     low
Name: A, dtype: category
Categories (3, object): [low < mid < high]

被排除的数字 15 得到一个“类别”NaN。如果您喜欢更有意义的名称，可能最简单的解决方案（还有其他方法来处理 NaN）是添加另一个 bin 和类别名称，例如：

pd.cut(df['A'], bins=[0, 2, 8, 10, 1000], include_lowest=True, labels=['low', 'mid', 'high', 'excluded'])
Out[35]: 
0         low
1         mid
2         low
3         mid
4        high
5    excluded
6         low
Name: A, dtype: category
Categories (4, object): [low < mid < high < excluded]