在python 3中将数据框值转换为范围值答案

【问题标题】：Transform dataframe value to range value in python 3在python 3中将数据框值转换为范围值
【发布时间】：2019-07-27 15:01:19
【问题描述】：

我有一个包含以下值的数据框：

我想将值转换为范围并为每个值赋予新值。从 df 我们知道最小值是 0.42，最大值是 55.36。从最小值到最大值，我想分成 4 组：

0.42  - 14.15 transform to 1 
14.16 - 27.88 transform to 2
27.89 - 41.61 transform to 3
41.62 - 55.36 transform to 4

所以我期望的结果是

【问题讨论】：

你在看binning，要用的函数是pd.cut()

标签： python python-3.x dataframe transform transformation

【解决方案1】：

这通常称为分箱，但 pandas 将其称为 cut。示例代码如下：

import pandas as pd

# Create a list of numbers, with a header called "nums"
data_list = [('nums', [3.05, 35.97, 49.11, 48.80, 48.02, 10.61, 25.69, 6.02, 55.36, 0.42, 47.87, 2.26, 54.43, 8.85, 8.75, 14.29, 41.29, 35.69, 44.27, 1.08])]

# Create the labels for the bin
bin_labels = [1,2,3,4]

# Create the dataframe object using the data_list
df = pd.DataFrame.from_items(data_list)

# Define the scope of the bins
bins = [0.41, 14.16, 27.89, 41.62, 55.37]

# Create the "bins" column using the cut function using the bins and labels
df['bins'] = pd.cut(df['nums'], bins=bins, labels=bin_labels)

这将创建一个具有以下结构的数据框：

print(df)

     nums bins
0    3.05    1
1   35.97    3
2   49.11    4
3   48.80    4
4   48.02    4
5   10.61    1
6   25.69    2
7    6.02    1
8   55.36    4
9    0.42    1
10  47.87    4
11   2.26    1
12  54.43    4
13   8.85    1
14   8.75    1
15  14.29    2
16  41.29    3
17  35.69    3
18  44.27    4
19   1.08    1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以构造一个类似以下的函数来完全控制该过程：

def transform(l):
    l2 = []
    for i in l:
        if 0.42 <= i <= 14.15:
            l2.append(1)
        elif i <= 27.8:
            l2.append(2)
        elif i <= 41.61:
            l2.append(3)
        elif i <= 55.36:
            l2.append(4)
    return(l2)

df['nums'] = transform(df['nums'])

【讨论】：