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python - 将数据框中的列转换为“类”？

问题描述

所以我基本上得到了这个数据框：

,club_name,tr_begin,year,ranking
0,ADO Den Haag,1357,2010,6.0
1,ADO Den Haag,1480,2011,15.0
2,ADO Den Haag,1397,2012,9.0
3,ADO Den Haag,1384,2013,9.0
4,ADO Den Haag,1451,2014,13.0

我想做的是这个，我想通过每一个排名，并根据它的价值将它们放入一个类中。因此，排名 6 将进入第 2 类，排名 1 将进入第 1 类。转换表是这样的：

if ranking > 0 and ranking =< 3:
    rank_class = 1
if ranking > 3 and ranking =< 6:
    rank_class = 2 

etc etc etc

这我想以 3 的倍数发生，直到 18 岁。

所以我希望的输出是：

,club_name,tr_begin,year,ranking, ranking_class
0,ADO Den Haag,1357,2010,6.0, 2
1,ADO Den Haag,1480,2011,15.0, 5
2,ADO Den Haag,1397,2012,9.0, 3
3,ADO Den Haag,1384,2013,9.0, 3
4,ADO Den Haag,1451,2014,13.0, 5

我尝试使用掩码功能，并通过创建一个新的数据框然后合并，这有效，但似乎很草率。有一些简单的方法可以做到这一点吗？

提前致谢

标签： pythonpython-3.xpandasdataframe

解决方案

使用pandas.cut，您可以为“bins”和“labels”定义迭代。由于它们都可以使用range对象来定义，因此简化了这一点。

我建议您将您的ranking系列转换为int第一个；它可能会受到浮点舍入的影响，这可能会产生不良结果。

df = pd.read_csv('file.csv')

binrange = range(0, 19, 3)
labrange = range(1, 7)

df['ranking_class'] = pd.cut(df['ranking'], bins=binrange, labels=labrange)

print(df)

      club_name  tr_begin  year  ranking ranking_class
0  ADO Den Haag      1357  2010      6.0             2
1  ADO Den Haag      1480  2011     15.0             5
2  ADO Den Haag      1397  2012      9.0             3
3  ADO Den Haag      1384  2013      9.0             3
4  ADO Den Haag      1451  2014     13.0             5

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