python - 熊猫。将值与来自其他 DataFrame 的相应范围匹配

问题描述

我有两个数据框。

第一个包含用户 ID 和他们的分数（点列）。另一个数据框包含一些阈值和范围名称。

我需要在第一个 df 中创建一个新列，如果 points 列的值介于“下”和“上”阈值之间，它将是第二个 df 的范围。

我尝试使用以下代码：

def r(points):
r = thresholds #thresholds is the df from my second screenshot
if r['lower'] <= points < r['upper']:
    r['range']
return r['range']

PointsEarned['range'] = PointsEarned.points.map(r)

但是我收到一个错误

ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

我想我需要在这里使用一些循环来迭代阈值数据帧。

任何有关如何创建新的“范围”列的帮助将不胜感激

标签： pythonpandasdataframe

使用pandas.cut和箱是从upper插入列的第一个值的lower列创建的：

df = pd.DataFrame(data={'upper': [25,50,75,100,150,250],
                        'lower': [1,25, 50,75,100,150]})

PointsEarned = pd.DataFrame(data={'points': [32,6,80,113]})

bins = np.insert(df['upper'].values, 0, df['lower'].iat[0])
print (bins)
[  1  25  50  75 100 150 250]

PointsEarned['range'] = pd.cut(PointsEarned.points, bins=bins, right=False)

print (PointsEarned)
   points       range
0      32    [25, 50)
1       6     [1, 25)
2      80   [75, 100)
3     113  [100, 150)

python - 熊猫。将值与来自其他 DataFrame 的相应范围匹配

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