熊貓：由範圍

分類列值我有一個數據幀，DF這樣熊貓：由範圍

a b c 
1 0 2 
5 7 8 
4 1 3 
3 4 6 
5 2 5 
.......

現在我想用以下範圍

0-3 = 1 
4-6 = 2 
7-9 = 3

列值小於10，以代替那些在數據，所以範圍在0-9之內。

我想和範圍內的類別，以取代上述的數據幀的值和輸出應該是這樣的

a b c 
1 1 1 
2 3 3 
2 1 1 
1 2 2 
2 1 2 
.......

因此，如果在DF的任何值是0-3內應該由1代替，並且如果有的話在4-6之內將其替換爲2等等。我該怎麼做？

來源

2017-10-28 asdfkjasdfjk

使用pd.cut與apply即

df.apply(lambda x : pd.cut(x,[-1,3,6,9],labels=[1,2,3]))

非應用由@coldspeed建議基礎的解決方案：

pd.DataFrame(pd.cut(df.values.reshape(-1,),[-1,3,6,9],labels=[1,2,3]).codes.reshape(df.shape)+1,columns=df.columns)

或

pd.DataFrame(pd.cut(np.hstack(df.values),[-1,3,6,9],labels=[1,2,3]).codes.reshape(df.shape)+1,columns=df.columns)

來源

2017-10-28 13:56:40 Dark

禮貌upvote :-) pd.cut是做到這一點的政治正確的方式。 –

哈哈，你有時候會用很有趣的話。謝謝 – Dark

擺脫申請。使用'pd.cut（df.values.reshape（-1，），[ - 1,3,6,9]，labels = [1,2,3]）。codes.reshape（df.shape）'。然後將結果加載到數據框中。 –

您能給我們Ënp.digitize

In [5942]: bins = np.array([0, 4, 7, 10]) 

In [5943]: pd.DataFrame(np.digitize(df, bins), columns=df.columns) 
Out[5943]: 
    a b c 
0 1 1 1 
1 2 3 3 
2 2 1 1 
3 1 2 2 
4 2 1 2

或者作爲

In [5947]: bins2 = np.array([-1, 3, 6, 9]) 

In [5948]: pd.DataFrame(np.digitize(df, bins2, right=True), columns=df.columns) 
Out[5948]: 
    a b c 
0 1 1 1 
1 2 3 3 
2 2 1 1 
3 1 2 2 
4 2 1 2

來源

2017-10-28 13:59:05 Zero

我不知道數字化。真的很好 – Dark

使用小mathemagic：

((df - 1) // 3).clip(0) + 1 

    a b c 
0 1 1 1 
1 2 3 3 
2 2 1 1 
3 1 2 2 
4 2 1 2

另外，replace全部用一個零（唯一的角落情況下處理）和然後分開。

(df.replace(0, 1) - 1) // 3 + 1 

    a b c 
0 1 1 1 
1 2 3 3 
2 2 1 1 
3 1 2 2 
4 2 1 2

來源

2017-10-28 13:59:25

是的，它的魔法我同意 – Dark

不錯的解決方案;） – jezrael

@jezrael謝謝，善良的先生。感謝支持。 –

熊貓：由範圍

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