python - 替换 Pandas 多列中的一系列整数值

Question

我有以下数据框:

Index ColA ColB ColC ColD 
0       1    4   13   ABC
1       12   1   24   ABC
2       36   18  1    ABC
3       41   45  1    ABC

现在我正在寻找一个简单的命令来转换 pandas df，使 ColA、ColB 和 ColC 的值类似于如下所示:

for each row:
   if value in ColA <= 12 then 1
   if value in ColA > 12 and <= 24 then 2
   if value in ColA > 24 and <= 36 then 3
   if value in ColA > 36 then 4

(其他列也相同)

所以结果看起来像这样:

Index ColA ColB ColC ColD 
0       1    1   2    ABC
1       1    1   2    ABC
2       3    2   1    ABC
3       4    4   1    ABC

有没有简单的方法可以实现这一点？ :-)

最诚挚的问候，安德烈

Answer 1

可以使用pandas提供的函数来解决这个问题。

基本上，您可以迭代所有列，并使用 pandas 数据框提供的函数将某个范围内的列的所有值更改为新值。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame()

df["ColA"] = [1, 12, 32, 24]
df["ColB"] = [23, 11, 6, 45]
df["ColC"] = [10, 25, 3, 23]

print(df)

输出:

   ColA  ColB  ColC
0     1    23    10
1    12    11    25
2    32     6     3
3    24    33    23

现在，我们将使用代码 df['ColA']. Between(0,12) 查找具有给定范围值的列的所有索引，并为这些索引分配新值此列的索引，使用代码 df.loc[df['ColA']. Between(0,12), 'ColA'] = 1。

这是为 ColA 完成的，现在为了对数据帧的所有列执行此操作，我们将使用循环，这可以使用以下代码来完成。

for col in df.columns:
    df.loc[df[col].between(0,12), col] = 1
    df.loc[df[col].between(13,24), col] = 2
    df.loc[df[col].between(25,36), col] = 3

print(df)

输出:

   ColA  ColB  ColC
0     1     2     1
1     1     1     3
2     1     1     1
3     1     3     2