python - 如何根据另一列的值在 Pandas 数据框列中创建新值

Question

我有一个 pandas 数据框，其中包含我从 csv 文件中读取的值。我有一个标记为“SleepQuality”的列，值在 0.0 - 100.0 之间 float 。我想创建一个标记为“SleepQualityGroup”的新列，其中原始列 btw 0 - 49 中的值在新列中的值为 0，50 - 59 = 1、60 - 69 = 2、70 - 79 = 3、80 - 89 = 4，90 - 100 = 5

要做到这一点，最好的公式是什么？我坚持识别每个范围内的所有值并分配给新值所需的逻辑。

下面是新“SleepQualityGroup”列中的输出示例。

SleepQuality    SleepQualityGroup
80.4              4
90.1              5
66.4              2
50.3              1
86.2              4
75.4              3
45.7              0
91.5              5
61.3              2 
54                1
58.2              1

Answer 1

使用 pd.cut 即

df['new'] = pd.cut(df['SleepQuality'],bins=[0,50 , 60, 70 , 80 , 90,100], labels=[0,1,2,3,4,5])

输出:

        SleepQuality  SleepQualityGroup new0           80.4                  4   41           90.1                  5   52           66.4                  2   23           50.3                  1   14           86.2                  4   45           75.4                  3   36           45.7                  0   07           91.5                  5   58           61.3                  2   29           54.0                  1   110          58.2                  1   1